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Enregistrement W4401426624 · doi:10.18311/dsuphy/9788195874873/2024/056

Effects of Retro-Walking Training on Kinesiophobia and Cognition in Geriatric Population: A Quasi - Experimental Study

2024· article· en· W4401426624 sur OpenAlexaboutno aff
Suruchi, Sathya Guruprasad, Feba Roy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSports and Physical Education Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationCognitionTraining (meteorology)Cognitive trainingPsychologyComputer sciencePhysical therapyMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Aging brings challenges such as Kinesio phobia and cognitive decline, significantly impacting quality of life and fall risk in older adults. Retro-walking, a novel exercise modality, has shown promise in improving balance and motor control. Objective: This study aimed to assess the effects of retro-walking training on kinesiophobia and cognition in geriatric subjects. Methodology: A quasi-experimental design was employed with 60 geriatric participants aged 65-75 years. Participants were divided into control and experimental groups. The experimental group underwent retro-walking training thrice weekly for 6 weeks, complemented by home exercises. Kinesio phobia was assessed using the Tampa Scale of Kinesiophobia (TSK), and cognition was evaluated using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale. Result: Significant improvements were observed in both TSK (pre: 50.6 ± 8.6, post: 27.6 ± 6.9, p < 0.001) and MoCA scores (pre: 25.0 ± 3.1, post: 27.7 ± 1.8, p < 0.001) post- intervention. The experimental group showed a marked reduction in kinesiophobia and enhanced cognitive function compared to the control group. Conclusion: Retro-walking training demonstrated beneficial effects on reducing kinesiophobia and enhancing cognition in geriatric subjects. These findings suggest that retro-walking can be an effective intervention to improve functional outcomes and mitigate fall risks in the elderly population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,405 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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