Effect Of Exergaming On Core Muscle Endurance And Enjoyment In Young Adults: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The core provides a foundation for movement in the periphery and comprises muscles that stabilize central and peripheral major joints. Strength and endurance are both necessary for core stability, but poor endurance of core muscle is a major risk factor for low back pain in a healthy person. Despite traditional methods of improving core stability, poor adherence to exercise is a significant problem in young adults. In the 21st century, “exergame” or exercisebased video gaming is an attractive option for improving physical function. So, the present study aims to evaluate the effect of exergame on core muscle endurance and enjoyment of young adults.Methods: Quasi-experimental research was used. Male and female participants (n=30,15 in the Intervention group and 15 in the Control group) were recruited. The intervention group was given training with Nintendo® Ring Fit Adventure (RFA) exergame three times a week for six weeks. The control group received a general core endurance training program with the same duration and frequency. The McGill endurance test assessed core muscle endurance. Enjoyment of exergame was assessed using an Exergame Enjoyment Questionnaire.Results: The study showed that in both groups, there was a significant increase in endurance time (p<0.05). Betweengroup analysis showed that the intervention group had a highly significant difference in endurance time compared to the control group (p<0.01).Conclusion: RFA exergame can offer more enjoyment while playing and improve young adults' core muscle endurance. Exergames can be an exciting way of improving physical function in the technological era.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».