Systematic Review and Meta-Analysis of the Effects of Dance on Cognition and Depression in Healthy Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Aging is associated with declines in cognition and mental health that might be ameliorated by physical activity (PA). Dance integrates multiple physical, cognitive, and social elements, and might be an avenue for improving cognition and mood. This systematic review and meta-analysis examined the effects of formal and traditional dance on cognition, depression, and anxiety in older adults. METHODS: Five database searches yielded 17 randomized control trials (RCTs). RCTs were included if participants were ≥60 yr and healthy or living with mild cognitive impairment. We examined interventions of dance against any comparison group. Records were independently screened, and data were extracted by two reviewers. We performed random-effects models using robust variance estimation and tested individual treatment, study, and outcome-level moderators using the approximate Hotelling-Zhang test. RESULTS: Seventeen RCTs were included in the systematic review, but 13 RCTs were included in the meta-analysis, which included 1174 participants with a mean age of 70.7 yr, and 66.3% were female. There were 76 effect sizes (Hedges g) calculated from the 13 RCTs with a range between -0.97 and 2.88. The overall effect of dance interventions on cognition was significant, yet small (g = 0.27; 95% confidence interval, 0.05-0.50; P = 0.022), and the effect on depression was significant and nearly moderate (g = 0.43; 95% confidence interval, 0.06-0.80; P = 0.036); only one RCT examined anxiety and was not included. No moderator variables significantly explained variation in the effects of dance on cognitive function or depression (P > 0.05). CONCLUSIONS: Dance interventions can improve cognition and depression in older adults. Additional research is needed regarding the effects of dance on anxiety and depression in older adults.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».