Physical and Affective Physical Literacy Domains Improved After a Six-Week Exergame Exercise Program in Older Adults: A Randomized Controlled Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: We investigated the effects of an exergames-based exercise program for older adults, and its benefits on their physical literacy (PL) domains, such as physical (mobility skills), affective (motivation and confidence), cognitive (knowledge about physical activity [PA]), and behavioral (daily exertion) when compared with a conventional exercise program and no training (NT) (control). Material and Methods: Forty older adults (mean age 72 years) volunteered and were randomized within three groups—exergame training (ET; n = 15), conventional training (CT; n = 14), and NT ( n = 11). ET group performed training sessions based on a commercially available exergame console, while the CT group enrolled in a convention exercise program (aerobic, strength, balance, and flexibility exercises). The training program was conducted three times a week for 6 weeks. The Timed Up and Go Test (TUG), Exercise Confidence Survey (ECS), Motives for Physical Activity Measure-Revised (MPAM-R), Knowledge and Understanding Questionnaire (K&UQ), and total PA tracking (using wearable technology) were used as the study's outcomes. Outcome variables were measured at preintervention (week 0), postintervention (week 6), and at the time of final follow-up (week 9). Results: We observed a reduction in the ET TUG time at postintervention and follow-up. Also, a significant main effect for group and moment of measurement was observed for the Fitness-Health subscore, derived from MPAM-R. The values demonstrated by ET and CT were statistically different ( P = 0.01) and a within-group comparison revealed significant differences in the ET from preintervention to both postintervention and follow-up (both, P = 0.01). We did not observe any other significant difference. Conclusion: Our results suggest that a 6-week exergame-based training program may have the potential in improving the physical and affective domains of PL in community-dwelling older adults. The topics related to fitness and health seem to be of interest in this population and programs can make use of them to improve the PL domains.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».