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Enregistrement W4312947965 · doi:10.2196/36126

Measured and Perceived Exercise Intensity During the Performance of Single-Task, Cognitive-Motor Dual-Task, and Exergame Training: Transversal Study

2022· article· en· W4312947965 sur OpenAlexaffvenue
Matthieu Gallou‐Guyot, Anaïck Perrochon, Romain Marie, Maxence Bourgeois, Stéphane Mandigout

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionTask (project management)Elementary cognitive taskPsychologyHeart ratePhysical medicine and rehabilitationEffects of sleep deprivation on cognitive performanceSession (web analytics)Physical therapyMedicineComputer scienceEngineeringBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The physical and cognitive loads borne during exergaming may differ from more conventional cognitive-motor dual-task trainings. OBJECTIVE: The aim of this pilot transversal study was to compare objectively measured and perceived exercise intensity during exergame, cognitive-motor dual-task, and single-task training sessions. METHODS: We recruited apparently healthy young adults who carried out one session of each type of training: exergaming, cognitive-motor dual-tasking, and single-tasking. We used a custom-made exergame as support. The sessions lasted 30 minutes, were spaced at least 24 hours apart, and took place in random order for each group of 4 participants. We used heart rates to assess exercise intensity and the modified Borg scale to assess perception of intensity. In all, 16 apparently healthy young participants carried out all sessions. RESULTS: There was no difference between the different types of training in mean heart rates (P=.27), peak heart rates (P=.50), or Borg scale scores (P=.40). Our custom-made exergame's objectively measured and perceived physical load did not differ between cognitive-motor dual-task and single-task training. CONCLUSIONS: As a result, our exergame can be considered to be as challenging as more traditional physical training. Future studies should be conducted in older adults with or without cognitive impairments and incorporate an assessment of cognitive performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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