Does GERAS DANCE improve gait in older adults?
Notice bibliographique
Résumé
Older adults at increased fall risk walk slower with less rhythm and coordination. This study explored the effect of dance on spatiotemporal gait parameters in older adults. Participants (N = 23) in a single-arm trial were enrolled in the 12-week GERAS DANCE program (total dose of 36 h). Gait was assessed at baseline and 12-weeks under two experimental conditions: normal walking or walking while performing serial subtraction by 3. Outcome measures were gait speed, stride length time, double support time, stride length and stride width. Separate two-way repeated measures ANOVAs were used to determine estimates of the magnitude of effect of GERAS DANCE on spatiotemporal gait parameters and a paired t-test was used to examine differences in cognitive performance before and after dance. Older adults (72.50 ± 7.13 years; 75% female) had excellent attendance (82.73% adherence). GERAS DANCE resulted in increased gait speed (p<0.001), reduced stride length time (p = 0.034), reduced double support time (p = 0.001), increased stride length (p = 0.003) and marginally reduced stride width (p = 0.064), regardless of the experimental condition. Improvements in walking performance were observed with sustained performance on the serial subtraction task before and after GERAS DANCE. GERAS DANCE may be a safe and feasible program to help improve spatiotemporal gait parameters in older adults with early memory or mobility impairments. Next steps include testing the efficacy for fall prevention to help inform clinical practice guidelines and virtual intervention implementation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».