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Enregistrement W4386961741 · doi:10.3390/nu15194100

Implementation and Core Components of a Multimodal Program including Exercise and Nutrition in Prevention and Treatment of Frailty in Community-Dwelling Older Adults: A Narrative Review

2023· review· en· W4386961741 sur OpenAlexaff
Léo Delaire, Aymeric Courtay, Joannès Humblot, Mylène Aubertin‐Leheudre, France Mourey, Antoine Noël Racine, Thomas Gilbert, Zeinabou Niasse-Sy, Marc Bonnefoy

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicinePromotion (chess)Quality of life (healthcare)Intervention (counseling)GerontologyHealth promotionPhysical therapyApplied psychologyPhysical medicine and rehabilitationPsychologyNursingPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing disability-free life expectancy is a crucial issue to optimize active ageing and to reduce the burden of evitable medical costs. One of the main challenges is to develop pragmatic and personalized prevention strategies in order to prevent frailty, counteract adverse outcomes such as falls and mobility disability, and to improve quality of life. Strong evidence reports the effectiveness of exercise interventions to improve various physical parameters and muscle function that are cornerstones of frailty. Other findings also suggest that the interactions between nutrition and physical exercise with or without health behavior promotion prevent the development of frailty. Multimodal programs, including structured exercise, adequate dietary intervention and health behavior promotion, appear increasingly consensual. However, in order for implementation in real-life settings, some pitfalls need to be addressed. In this perspective, structuring and tailoring feasible, acceptable and sustainable interventions to optimize exercise training responses are essential conditions to warrant short, medium and long-term individual benefits. The different components of exercise programs appear to be fairly consensual and effective. However, specific composition of the programs proposed (frequency, intensity, type, time, volume and progressiveness) have to be tailored to individual characteristics and objectives in order to improve exercise responses. The intervention approaches, behavioral strategies and indications for these programs also need to be refined and framed. The main objective of this work is to guide the actions of healthcare professionals and enable them to widely and effectively implement multimodal programs including exercise, nutrition and behavioral strategies in real-life settings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,239
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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