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Enregistrement W4387222512 · doi:10.1007/s12603-023-1982-1

Resistance Exercise Program in Cognitively Normal Older Adults: CERT-Based Exercise Protocol of the AGUEDA Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4387222512 sur OpenAlexaff
Beatriz Fernandez‐Gamez, Patricio Solis‐Urra, Marcos Olvera‐Rojas, Cristina Molina‐Hidalgo, Jairo Alejandro Fernández Ortega, Christopher Lara, Andrea Coca‐Pulido, Darío Bellón, Anthony P. Sclafani, José Mora-González, Ángel Toval, Isabel Martín‐Fuentes, Esmée A. Bakker, Rosa M. Lozano, S. Navarrete, David Jiménez‐Pavón, Teresa Liu‐Ambrose, Kirk I. Erickson, Francisco B. Ortega, Irene Esteban‐Cornejo

Notice bibliographique

RevueThe journal of nutrition health & aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesEuropean Social FundAgencia Estatal de InvestigaciónEuropean CommissionCentro de Investigación Biomédica en Red Fragilidad y Envejecimiento SaludableEuropean Regional Development FundUniversidad de Granada
Mots-clésRandomized controlled trialPhysical therapyMedicineExercise intensityPhysical medicine and rehabilitationHeart ratePsychologyBlood pressureInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To provide a comprehensive CERT (Consensus on Exercise Reporting Template)-based description of the resistance exercise program implemented in the AGUEDA (Active Gains in brain Using Exercise During Aging) study, a randomized controlled trial investigating the effects of a 24-week supervised resistance exercise program on executive function and related brain structure and function in cognitively normal older adults. DESIGN AND PARTICIPANTS: 90 cognitively normal older adults aged 65 to 80 were randomized (1:1) to a: 1) resistance exercise group; or a 2) wait-list control group. Participants in the exercise group (n = 46) performed 180 min/week of resistance exercise (3 supervised sessions per week, 60 min/session) for 24 weeks. INTERVENTION: The exercise program consisted of a combination of upper and lower limb exercises using elastic bands and the participant's own body weight as the main resistance. The load and intensity were based on the resistance of the elastic bands (7 resistances), number of repetitions (individualized), motor complexity of exercises (3 levels), sets and rest (3 sets/60 sec rest), execution time (40-60 sec) and velocity (as fast as possible). SETTINGS: The maximum prescribed-target intensity was 70-80% of the participants' maximum rate of perceived exertion (7-8 RPE). Heart rate, sleep quality and feeling scale were recorded during all exercise sessions. Those in the wait-list control group (n = 44) were asked to maintain their usual lifestyle. The feasibility of AGUEDA project was evaluated by retention, adherence, adverse events and cost estimation on the exercise program. RESULTS AND CONCLUSIONS: This study details the exercise program of the AGUEDA trial, including well-described multi-language manuals and videos, which can be used by public health professionals, or general public who wish to implement a feasible and low-cost resistance exercise program. The AGUEDA exercise program seems to be feasible by the high retention (95.6%) and attendance rate (85.7%), very low serious adverse event (1%) and low economic cost (144.23 € /participant/24 weeks). We predict that a 24-week resistance exercise program will have positive effects on brain health in cognitively normal older adults.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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