Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The rate of growth of the elderly population is very high due to lower birth rates and increased health and medical progress, especially in developing countries, and should seek new technologybased solutions for the community, especially the elderly.The aim of this study was to improve the equilibrium parameters in the elderly and the effectiveness of the telex training program.Materials and Methods: In this semi-experimental study in Isfahan, in 2017, 40 healthy elderly men with the ability to perform exercise activities were selected by random sampling and randomly assigned to the experimental group and one control group Divided.The experimental exercise group (Tele-Exercise) was given as a training intervention for 8 weeks, 3 sessions per week, and 90 minutes each session.The equilibrium parameters were performed through a motion analyzer with seven cameras and a power plate connected to it.Descriptive statistics were used for data analysis and their homogeneity and ANOVA for repeated measurements for data analysis.Results: The use of a sports program as a tele-exercise significantly increased the equilibrium of parameters relative to the pre-exercise program (P <0.05), while in the same period, in the group that received the exercise program There was no significant change in the parameters of the correlation with equilibrium (P> 0.05).Conclusion: According to the findings of the research, it can be concluded that the use of a regular and continuous trapezoidal training program can be due to the improvement of equilibrium parameters as a suitable alternative for field training programs with direct supervision.In addition, tele-exercise exercises seem to be more effective in the elderly age group because of the reduction of dangers outside the home and placement in matched groups, and pave the way for healthy aging and good health in this life span.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,879 | 0,856 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».