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Enregistrement W4391069083 · doi:10.37506/bk2z7m93

Effectiveness of Aerobic Exercise and Resistance Exercise on Improving Cognitive Function in Older Adults

2024· article· en· W4391069083 sur OpenAlexaboutno aff
Sarthaj, Saravan Kumar J, K Rekha, Prathab Suganthirababu, Jagatheesan Alagesan

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Physiotherapy and Occupational Therapy - An International Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionAerobic exercisePsychologyGerontologyScale (ratio)Physical therapyResistance trainingResistance (ecology)Clinical psychologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Every living thing ages, yet it seems that a person’s activities and interactions with their surroundingsmay slow down to the point where their performance begins to deteriorate. Since cognition is linked to corticaland subcortical regions, these regions’ deterioration is typically followed by a decline in cognition. Aging affectsa number of cognitive functions, including the ability to quickly process information, reason, and pay attention.Purpose: To compare the Effectiveness of aerobic exercise and resistance exercise on improving cognitive functionin older adults.Materials And Methods: The study type was a comparative pre-post type, and the study design was experimental.68 old persons with cognitive scores of less than 20 provided the data. The study lasted for around 8 weeks. Malesand females between the ages of 60 and 70 were selected. Study period : November 2022 to July 2023.Result: The Mini Mental Examination Test scale and the Montreal Cognitive Assessment scale, when comparedbetween Groups A and B, show a highly significant difference in Mean values at P 0.001.Conclusion: In this study the findings suggest that Aerobic exercise is more beneficial than resistance strengtheningexercise in increasing the cognitive function among the older people.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,344 · 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.

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

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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