Feasibility and effectiveness of a 6-month, home-based, resistance exercise delivered by a remote technological solution in healthy older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aging is characterized by a physiological decline in physical function, muscle mass, strength, and power. Home-based resistance training interventions have gained increasing attention from scientists and healthcare system operators, but their efficacy is yet to be fully determined. AIMS: to verify the safety, feasibility, and efficacy of a home-based resistance training program delivered by innovative technological solution in healthy older adults. METHODS: 73 participants (36 females) were randomly allocated to either a control (C) or an intervention (I) group consisting of a 6-months home-based resistance training program delivered through an innovative technological solution, which included a wearable inertial sensor and a dedicated tablet. The safety and feasibility of the intervention were assessed by recording training-related adverse events and training adherence. Body composition, standing static balance, 10-meter walking, and loaded 5 sit-to-stand tests were monitored to quantify efficacy. RESULTS: No adverse events were recorded. Adherence to the training program was relatively high (61 % of participants performed the target 3 sessions) in the first trimester, significantly dropping during the second one. The intervention positively affected walking parameters (p < 0.05) and maximal force (p = 0.009) while no effect was recorded on body composition, balance, and muscle power. CONCLUSIONS: The home-based device-supported intervention was safe and feasible, positively affecting walking parameters and lower limbs' maximal force. This approach should be incentivized when barriers to participation in traditional resistance exercise programs are present.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».