A Pre–Post Study Design Exploring the Potential Benefits of a Hiking Intervention for Active and Inactive Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Physical activity (PA) is essential for healthy aging, yet PA levels are low in older adults. Group-based nature programming may be an ideal opportunity for engaging older adults in PA and improving health-related quality of life. METHODS: Twenty-seven older adults, 55-75 years of age (n = 14 active and n = 13 previously inactive), enrolled in a biweekly 8-week hiking program. At baseline, participants completed online questionnaires on health-related quality of life, behavioral and psychological outcomes, and a one-mile walk test to assess cardiorespiratory fitness. RESULTS: Average attendance was 81% in the previously inactive groups and 74% in the active group. There was a significant increase in the physical component of quality of life over time in the previously inactive group (p = .03, d = 0.71). Participants significantly improved their cardiorespiratory fitness (p = .003, d = 0.77) and competency (p = .005, d = 0.41) as assessed by the Basic Psychological Needs for Exercise Scale. The previously inactive group additionally increased their self-efficacy for exercise (p = .001, d = 1.43). Both active and previously inactive groups exercised at a similar relative intensity during the hikes based on heart rate; however, perceived exertion at the end of the hike on average was lower among active participants (p = .014). CONCLUSION: Group-based hiking for previously inactive older adults significantly improved physical health-related quality of life over an 8-week biweekly intervention. Hiking at an individualized pace may allow for hiking to be an appropriate PA program in previously inactive older adults.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».