Impact of Nutrition, Sleep and Physical Activity on Cognitive Function in Older Frailty Adults: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background As the global population ages, there is an increasing demand for effective strategies to maintain and improve health among older adults. Wearable technology presents a promising tool for health monitoring and management, yet its effectiveness in comprehensive health improvement for older adults remains uncertain. Objective This study aimed to evaluate the effectiveness of personalized lifestyle notifications, based on wearable device recorded data, in improving health outcomes, specifically cognitive and physical function, among older adults, compared to usual care. Methods In a 6-month randomized controlled trial, 355 older adults (aged 65+), including those with frailty, were randomly assigned to an intervention group ( n =178) or a control group ( n =177). The intervention group wore Fitbit Charge 5 devices and received personalized lifestyle alerts with rule-based personalization, using thresholds derived by human experts, throughout the 6-month period. The control group received no such notifications and were instructed not to use wearable devices. Some opt-in subjects, an intervention group ( n =128) or a control group ( n =116), were requested to record all meals using the application to deliver nutritional alerts. Cognitive function was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Physical function was evaluated using Fried Frailty Phenotype criteria. Measurements were conducted at baseline and after 6 months. Results In the intention-to-treat analysis, the intervention group showed significant improvements in general cognitive function (MoCA scores increased by 1.0 (95% CI: 0.6 to 1.3) vs 0.2 (−0.2 to 0.5) in the control group, p =0.011) and frailty status (Fried frailty phenotype index change: −0.3 (−0.5 to −0.2) vs −0.1 (−0.2 to 0.1) in the control group, p =0.029). Subgroup analysis of participants with nutritional tracking showed significant improvements in MoCA scores (1.2 (0.8 to 1.6) vs 0.2 (−0.2 to 0.5), p =0.0004) and frailty status (−0.3 (−0.5 to −0.2) vs 0.0 (−0.2 to 0.1) in the control group, p =0.009). The per-protocol analysis showed similar results. Conclusion This study provides evidence that personalized, multifaceted Fitbit-based interventions can effectively enhance cognitive function, with notable improvements specifically in MoCA scores, and mitigate frailty progression in older adults as expected. These findings suggest that comprehensive lifestyle interventions including exercise, sleep and nutrition using wearable technology may be valuable for promoting healthy aging.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».