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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».