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Enregistrement W4400903413 · doi:10.2196/preprints.64458

Effects of Integrating Wearable Activity Trackers with a Home-based Multi-component Exercise Intervention on Fall-related Parameters and Physical Function in Older Adults: A Randomized Controlled Trial (Preprint)

2024· preprint· en· W4400903413 sur OpenAlexaboutno aff
Yejin Kim, Kyung‐Hee Park, Hye‐Mi Noh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintActivity trackerWearable computerComponent (thermodynamics)Randomized controlled trialIntervention (counseling)Physical medicine and rehabilitationPhysical therapyFunction (biology)Physical activityMedicineGerontologyPsychologyComputer scienceEmbedded systemNursingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Older adults with a history of fall often encounter challenges in participating in group exercise programs. Recent technological advances, such as activity trackers, can potentially enhance home-based exercise programs by providing continuous physical activity monitoring and feedback. OBJECTIVE To explore whether integrating wearable activity trackers with a home-based exercise intervention is effective in reducing fear of falling and improving physical function in older adults. METHODS This was a 12-week, parallel-group, randomized controlled trial involving 30 older adults (≥60 years) with a history of fall. Participants were randomly assigned in a 1:1 ratio to either a group combining an activity tracker with a home-based multi-component exercise intervention, which included in-person exercise sessions, exercise videos, and objective feedback via phone calls (AT+EX group) or to a group using the activity tracker only for self-monitoring (AT-only group). The primary and secondary outcomes included fall-related parameters (fear of falling assessed by the Activities-specific Balance Confidence [ABC] and the Falls Efficacy Scale-International [FES-I] scales), depression (Short Geriatric Depression Scale), cognition (Montreal Cognitive Assessment), physical function (grip strength, Short Physical Performance Battery [SPPB], Timed Up and Go [TUG] test, 2-min Step Test [2MST]), and body composition. Changes in the average daily step count were monitored and analyzed. RESULTS Overall, 28 participants (mean age, 74 years; 76.7% women) completed the 12-week follow-up period (28/30, 93%). In the AT+EX group, significant improvements were observed in fear of falling (ABC: P=.002; FES-I: P=.01). The AT-only group also showed a significant improvement in FES-I score (P=.01). Physical function significantly improved in the AT+EX group (SPPB, P=.004; TUG, P=.008; 2MST, P=.001), whereas the AT-only group showed significant improvement only in the TUG test (P=.002). However, no significant between-group differences were observed in the ABC score, FES-I score, or physical function. Despite no significant increase in daily step counts, both groups maintained close to 10,000 steps/d throughout the 12 weeks. CONCLUSIONS Both groups showed improvements in the FES-I and TUG test scores without significant between-group differences. Wearable technology, with or without exercise intervention, seems to be an effective tool in reducing the fear of falling and improving physical function in older adults susceptible to falls. CLINICALTRIAL Clinical Research Information Service KCT0008230

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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