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Enregistrement W4312086118 · doi:10.1002/alz.069303

Affective and ergogenic effects of beat‐accented synchronous music on acute exercise training in older adults with mild cognitive impairment or mild dementia

2022· article· en· W4312086118 sur OpenAlexaboutno aff
Kyoung Shin Park, Jiyeong Hong, Jennifer L. Etnier

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaCognitionFeelingAerobic exercisePsychologyPhysical therapyCognitive declinePerceived exertionPhysical medicine and rehabilitationMedicineAudiologyGerontologyHeart ratePsychiatryInternal medicineBlood pressureSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Given the increasing dementia population and that no cure for dementia is available, exercise may be important for older adults in the early stages of cognitive decline (ESCD) to delay the progression of cognitive deterioration. However, functional limitations are prevalent in older adults, which often hinder their exercise participation. Exercising with music is a novel approach to facilitate exercise and maximize health benefits because humans like to move in synchrony with music and because both music and exercise can help improve cognitive health. As part of a proof‐of‐concept study, we tested the acute effects of beat‐accented synchronous music (BSM) on affective and psychophysiological responses to exercise in older adults with ESCD. Method We developed a chair‐based group exercise program consisting of 30 min of aerobic, strength, and balance training for older adults with functional limitations. A BSM playlist at 85 beats/min was created by imposing 4/4 drumbeats on top of instrumental country music that matched participants’ exercise pace and music preference. Nine older adults with ESCD (M age = 80.9±15.1 years; 2 females; Montreal Cognitive Assessment scores ranged 11‐24) exercised with and without BSM (twice each, counterbalanced) and provided their ratings of feelings (FS) and perceived exertion (RPE) immediately before, midway through, and immediately after each exercise session. Data were analyzed by Friedman tests. Result We found significant effects of BSM on FS [χ 2(1) = 4, p<0.05] and RPE [χ 2(1) = 4.5, p<0.05] during exercise. Participants reported more positive feelings (9.78±0.22 > 8.56±0.56) and higher exertion (6±0.96 > 3.94±0.49) during BSM‐based exercise compared with no‐BSM exercise. No effects of BSM on FS and RPE were found before or after exercise (p’s>0.5). Conclusion Cognitive and functional decline restrains exercise participation in older adults, which exacerbates the cognitive and functional decline, creating a vicious cycle. Our findings suggest that BSM can make exercise more pleasurable while increasing perceived exercise intensity from ‘somewhat hard’ to above ‘hard’ in older adults with ESCD. These are important findings because positive affect during an acute bout of exercise is associated with future exercise participation. Future research needs to test the efficacy of a long‐term BSM‐based exercise intervention for older adults.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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