Moving Towards a Medicine of Dance: A Scoping Review of Characteristics of Dance Interventions Targeting Older Adults and a Theoretical Framework
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundDance combines cultural and aesthetic elements with behaviors important for brain health, including physical activity, social engagement, and cognitive challenge. Therefore, dance could positively impact public health given the rapidly aging population, increasing incidence of Alzheimer's disease and related dementias, and lack of uptake of exercise in many older adults. Despite a high volume of literature, existing literature does not support evidence-based guidelines for dance to support healthy aging.ObjectiveTo conduct a scoping review of the dance intervention literature in older adults and provide information to facilitate a more consistent approach among scientists in designing dance interventions for older adults that stimulate physical and neurocognitive health adaptations.MethodsStudy characteristics (sample size, population, study design, outcomes, intervention details) were ascertained from 112 separate studies of dance reported in 127 papers that reported outcomes important for brain health (cardiorespiratory fitness, balance and mobility, cognition, mood, and quality of life).ResultsHigh heterogeneity across studies was evident. Class frequency ranged from < 1 to 5 classes per week, class length from 30-120 minutes, and intervention duration from 2 weeks to 18 months. Studies often did not randomize participants, had small (< 30) sample sizes, and used varied comparator conditions. Over 50 tests of cognition, 40 dance forms, and 30 tests of mobility were identified.ConclusionsBased on these results, important future directions are establishing common data elements, developing intervention mapping and mechanistic modeling, and testing dosing parameters to strengthen and focus trial design of future studies and generate evidence-based guidelines for dance.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».