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Enregistrement W4300080919

Effects of combined physical and cognitive training on fitness and neuropsychological outcomes in healthy older adults

2016· article· en· W4300080919 sur OpenAlexaboutno aff
L Desjardins-Crépeau, N Berryman, L Bosquet, L Bherer

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropsychologyPhysical fitnessCognitionPsychologyTraining (meteorology)Cognitive trainingPhysical medicine and rehabilitationGerontologyClinical psychologyPhysical therapyMedicinePsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laurence Desjardins-Crépeau,1,2 Nicolas Berryman,2,3 Sarah A Fraser,4 Thien Tuong Minh Vu,5,6 Marie-Jeanne Kergoat,2,6 Karen ZH Li,7 Laurent Bosquet,8 Louis Bherer2,7 1Department of Psychology, University of Quebec at Montreal, Montreal, QC, Canada; 2Research Center, Institut universitaire de gériatrie de Montréal, Montreal, QC, Canada; 3Department of Sports Studies, Bishop’s University, Sherbrooke, QC, Canada; 4Interdisciplinary School of Health Sciences, University of Ottawa, Ottawa, ON, Canada; 5Research Center, Centre hospitalier de l’Université de Montréal, Montreal, QC, Canada; 6Faculty of Medicine, Université de Montréal, Montreal, QC, Canada; 7Department of Psychology and PERFORM Centre, Concordia University, Montréal, QC, Canada; 8Faculté des sciences du sport, Université de Poitiers, Poitiers, France Purpose: Physical exercise and cognitive training have been shown to enhance cognition among older adults. However, few studies have looked at the potential synergetic effects of combining physical and cognitive training in a single study. Prior trials on combined training have led to interesting yet equivocal results. The aim of this study was to examine the effects of combined physical and cognitive interventions on physical fitness and neuropsychological performance in healthy older adults.Methods: Seventy-six participants were randomly assigned to one of four training combinations using a 2×2 factorial design. The physical intervention was a mixed aerobic and resistance training program, and the cognitive intervention was a dual-task (DT) training program. Stretching and toning exercises and computer lessons were used as active control conditions. Physical and cognitive measures were collected pre- and postintervention.Results: All groups showed equivalent improvements in measures of functional mobility. The aerobic–strength condition led to larger effect size in lower body strength, independently of cognitive training. All groups showed improved speed of processing and inhibition abilities, but only participants who took part in the DT training, independently of physical training, showed increased task-switching abilities. The level of functional mobility after intervention was significantly associated with task-switching abilities.Conclusion: Combined training did not yield synergetic effects. However, DT training did lead to transfer effects on executive performance in neuropsychological tests. Both aerobic-resistance training and stretching-toning exercises can improve functional mobility in older adults. Keywords: aging, combined intervention, physical performance, cognitive performance, dual task, executive functions

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,384 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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