Blackcurrant Supplementation and Habitual Physical Activity EnhanceFunctional Capacity and Quality of Life in Previously Sedentary OlderWomen
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Loss of functional capacity negatively impacts the quality of life in older adults. OBJECTIVE: This single-site randomized controlled study examined whether short- (one week) and long-term (three months) blackcurrant supplementations combined with habitual physical activity would improve functional capacity and quality of life in previously sedentary older women. METHODS: Thirty sedentary, healthy older women were randomly assigned to receive blackcurrant supplementation (400 mg of blackcurrant extract) (Polyphenol group, n=15; 74.2±10.0 years) or no supplementation (capsules of 400 mg of corn flour) (Placebo group, n=15; 72.8±8.7 years). Each group consumed two capsules daily for one week and three months, with a washout period of one week between the two phases. The polyphenol group was required to increase habitual activity levels. Participants underwent a functional capacity assessment consisting of a sixminute walk, sit-to-stand test, Berg balance scale measurement and quality of life evaluation with the Scale of Life Satisfaction Index (LSI) at the start, after one week, and after three months of supplementation. RESULTS: Walking distance and time to sit-to-stand improved by 2.5% (p=0.005) and 7.5% (p=0.005), respectively, after one week in the polyphenol group. After 3 months, walking distance in the six-minute walk test increased by 12.3% (p=0.001) while the time to sit-to-stand decreased by 16% (p=0.002) in the polyphenol compared to placebo group, respectively. No differences in Berg balance scale were observed. Quality of life, indexed by LSI, improved by 39% (p=0.001) in the polyphenol compared to the placebo group. CONCLUSION: Blackcurrant supplementation, combined with habitual activity, may enhance functional capacity and quality of life in older women, offering a potential strategy to maintain independence. However, future studies should address longer durations to validate these findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».