Effects of Integrating Wearable Activity Trackers With a Home-Based Multicomponent Exercise Intervention on Fall-Related Parameters and Physical Function in Older Adults: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Older adults with a history of falling often encounter challenges in participating in group exercise programs. Recent technological advances, such as activity trackers, can potentially enhance home-based exercise programs by providing continuous physical activity monitoring and feedback. Objective: The aim of the study is to explore whether integrating wearable activity trackers with a home-based exercise intervention is effective in reducing fear of falling and improving physical function in older adults. Methods: This was a 12-week, parallel-group, randomized controlled trial involving 30 older adults (≥60 years) with a history of falling. Participants were randomly assigned in a 1:1 ratio to either a group combining an activity tracker with a home-based multicomponent exercise intervention, which included in-person exercise sessions, exercise videos, and objective feedback via phone calls (AT+EX group) or to a group using the activity tracker only for self-monitoring (AT-only group). The primary and secondary outcomes included fall-related parameters (fear of falling assessed by the Activities-Specific Balance Confidence [ABC] and the Falls Efficacy Scale-International [FES-I] scales), depression (Short Geriatric Depression Scale), cognition (Montreal Cognitive Assessment), physical function (grip strength, Short Physical Performance Battery, Timed Up and Go [TUG] test, and 2-Minute Step Test), and body composition. Changes in the average daily step count were monitored and analyzed. Results: Overall, 28 (mean age 74.0, SD 6.4 years; n=23, 77% female) participants completed the 12-week follow-up period (28/30, 93%). In the activity tracker and exercise group (AT+EX group), significant improvements were observed in fear of falling (15.5 points of ABC: P=.002; -5.1 points of FES-I: P=.01). The activity tracker alone group (AT-only group) also showed a significant improvement in FES-I score (-5.5 points: P=.01). Physical function significantly improved in the AT+EX group (1.1 points of Short Physical Performance Battery: P=.004; -1.4 seconds of TUG; P=.008; and 26.7 steps of 2-Minute Step Test: P=.001), whereas the AT-only group showed significant improvement only in the TUG test (-1.3 seconds: P=.002). However, no significant between-group differences were observed in the ABC score, FES-I score, or physical function. Despite no significant increase in daily step counts, both groups maintained close to 10,000 steps per day throughout the 12 weeks. Conclusions: Both groups showed improvements in the FES-I and TUG test scores without significant between-group differences. Wearable technology, with or without an exercise intervention, seems to be an effective tool in reducing the fear of falling and improving physical function in older adults susceptible to falls.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».