Tele-Medicine Based and Self-Administered Interactive Exercise Program (Tele-Exergame) to Improve Cognition in Older Adults with Mild Cognitive Impairment or Dementia: A Feasibility, Acceptability, and Proof-of-Concept Study
Notice bibliographique
Résumé
Improved life expectancy is increasing the number of older adults who suffer from motor-cognitive decline. Unfortunately, conventional balance exercise programs are not tailored to patients with cognitive impairments, and exercise adherence is often poor due to unsupervised settings. This study describes the acceptability and feasibility of a sensor-based in-home interactive exercise system, called tele-Exergame, used by older adults with mild cognitive impairment (MCI) or dementia. Our tele-Exergame is specifically designed to improve balance and cognition during distractive conditioning while a telemedicine interface remotely supervises the exercise, and its exercises are gamified balance tasks with explicit augmented visual feedback. Fourteen adults with MCI or dementia (Age = 68.1 ± 5.4 years, 12 females) participated and completed exergame twice weekly for six weeks at their homes. Before and after 6 weeks, participants' acceptance was assessed by Technology Acceptance Model (TAM) questionnaire, and participants' cognition and anxiety level were evaluated by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Beck Anxiety Inventory (BAI), respectively. Results support acceptability, perceived benefits, and positive attitudes toward the use of the system. The findings of this study support the feasibility, acceptability, and potential benefit of tele-Exergame to preserve cognitive function among older adults with MCI and dementia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».