Effects of multicomponent training on the intrinsic capacity of community-dwelling older adults: quasi-experimental study protocol
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This is a protocol for assessing the effects of multicomponent exercise on the intrinsic capacity of older adults. Methods: Older adults (≥ 60 years old) will be selected for a multicomponent training program in Porto Alegre, RS, Brazil to evaluate the 5 domains of intrinsic capacity: vitality (handgrip strength, body mass index, and nutrition) sensory perception (self-reported questions), psychology (the 15-item Geriatric Depression Scale), cognition (the Montreal Cognitive Assessment) and locomotion (the sit-to-stand test and the Timed Up and Go test). The composite intrinsic capacity score will be obtained by summing the domains, with total scores ranging from 0 to 10 points. After 12 weeks of the multicomponent exercise intervention, the participants will be reassessed. Student’s t-test and ANOVA will be used to compare the effects of different types of training on intrinsic capacity. This study was approved by the research ethics committee of the involved institution. Expected results: After the 12-week multicomponent exercise intervention, we expect scores for composite intrinsic capacity and its domains, especially locomotion, to increase. Relevance: The risk of dependence, falls, and mortality increases with reduced intrinsic capacity, indicating a need for interventions to limit these negative outcomes. Multicomponent exercise, a simple, widely recommended, and effective strategy with good adherence, is designed to prevent intrinsic capacity decline in older people and improve their health and functionality.
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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 | 0,011 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,004 |
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 ».