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Enregistrement W4389443808 · doi:10.1016/j.bone.2023.116986

The effects of high velocity resistance training on bone mineral density in older adults: A systematic review

2023· review· en· W4389443808 sur OpenAlexfundno aff
Inaya Haque, Thomas Z. Schlacht, Dawn A. Skelton

Notice bibliographique

RevueBone · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Regina
Mots-clésMedicineBone mineralFemoral neckPhysical therapyPsychological interventionResistance trainingRandomized controlled trialOsteoporosisConcentricInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the effects of high velocity resistance training (HVRT) on bone mineral density (BMD) in older adults. METHODS: A systematic review was conducted using five databases. Records were screened by two independent reviewers. INCLUSION CRITERIA: adults ≥50 years old, HVRT defined as rapid concentric and slow eccentric phase against an external load, control group and/or other intervention group, BMD measured using dual X-ray absorptiometry, and ≥6 months. RESULTS: 25 studies met the inclusion criteria. 12 were original intervention studies (8 RCTs) with n = 1203 people. 13 papers were follow up studies of these original interventions. Heterogeneity of studies meant no meta-analysis was performed. Moderate evidence suggests a small statistically significant effect of HVRT on BMD in older adults at the lumbar spine, total hip, and femoral neck ranging from 0.9 % to 5.4 %. BMD measurements significantly decreased post-intervention in follow-up studies where the interventions had ceased. Dose-response of HVRT was shown to positively impact BMD when ≥2 sessions per week are completed. CONCLUSIONS: HVRT plays a role in increasing BMD of the lumbar spine, femoral neck, and total hip. Doses of higher intensity exercise performed ≥2 sessions per week will yield the most skeletal benefits, and if exercise is stopped for >6 months, benefits achieved may be lost.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,317 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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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