Effects of a 12-week Vivifrail exercise program on intrinsic capacity among frail cognitively impaired community-dwelling older adults: secondary analysis of a multicentre randomised clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The World Health Organisation recently defined the construct of intrinsic capacity (IC), a function-based marker of older adult's health encompassing all mental and physical capacities of the individual. Multicomponent physical exercise (MCE) is a potential intervention capable to maintain/increase IC at older age; however, evidence is scarce on the effects of MCE on IC in cognitively impaired pre-frail/frail older adults. METHODS: Secondary analyses of a randomised clinical trial. One hundred and eighty-eight older outpatients (age = 84.06 ± 4.77, 70.2% women) presenting with pre-frailty/frailty (according to Fried Criteria) and mild cognitive impairment (MCI)/mild dementia were recruited in the Geriatric clinics of three tertiary hospitals in Spain. Subjects were randomised to participate in the 12-week home-based individualised Vivifrail MCE or usual care. An IC index was created based on the z-score of the locomotion (Short Physical Performance Battery), cognitive (Montreal Cognitive Assessment), psychology (15-item Geriatric Depression Scale Yesavage) and vitality (handgrip strength) domains. RESULTS: After the 3-month intervention, linear mixed models showed significant between-group differences in the evolution of the IC composite score (β=0.48; 95% confidence interval [CI] = 0.24, 0.74; P < 0.001), IC Locomotion (β = 0.42; 95% CI = 0.10, 0.74; P < 0.001), IC Cognition (β = 0.45; 95% CI = 0.03, 0.87; P < 0.05) and IC Vitality domains (β = 0.50; 95% CI = 0.25, 0.74 at 3-month) favouring the MCE group. CONCLUSIONS: The 12-week Vivifrail multicomponent exercise program is an effective strategy to enhance IC, especially in terms of locomotion, cognition and vitality IC domains in community-dwelling older adults with pre-frailty/frailty and MCI/mild dementia, compared to usual care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».