Comparing the Efficacy of Dual Task Training, Strength Training and Aerobic Exercises on Higher Mental Functions in Geriatric Population
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: Higher mental functions are one of the important determinants of well-being in elderly. The purpose of this study was to investigate the effect of dual task training, strength training and Aerobictraining, on higher mental functions in geriatric population. And also to compare which was the most effective training among the three. Methods: Sixty elderly, aged 65-85 years, were randomly assigned into three groups: Aerobic Training (AT), Strength Training (ST), Dual Task Training Group (DT). Mini Mental Status Examination & Montreal Cognitive Assessment were recorded for all participants and the data was recorded before and after nine weeks of training. Training involved three sessions per week. Result: The results suggested that, at post training, the mean MMSE score of DT group was found significantly (p<0.05 or p<0.01) different and higher as compared to both AT(p=0.001) and ST (p=0.029), as well as the post test scores of MoCA of both ST (p=0.034) and DT (p<0.001) was found significantly (p<0.05 or p<0.001) different and higher as compared to AT. Conclusion: Study found all the three training (Aerobic, Strength and Dual task) effective in the management of cognition in elderly, but Dual task training was found to be more effective than both Aerobic and Strength training.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».