The Six-Minute Walk Test in Community-Dwelling Older Adult Women: The Influence of Physical Activity Levels and Age-Related Factors
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: In the context of active ageing, functional assessment is key to preserving autonomy in older women. The six-minute walk test (6MWT) is a practical tool for estimating general health, but its results can be influenced by various factors. This study analysed cardiorespiratory variations during the 6MWT in older women according to their physical activity level and age-related variables such as pain, sarcopenia, frailty, and motivation to exercise. Methods: A total of 163 older women with musculoskeletal pain, but without cardiac or respiratory conditions, were classified into groups with high (HPA), moderate (MPA), and low (LPA) physical activity. During the 6MWT, heart rate (HR), dyspnoea, and oxygen saturation (SpO2) were recorded. Pain, sarcopenia, frailty, and motivation to exercise were also assessed. A repeated-measures multivariate analysis of (co)variance (RM-MANCOVA) was performed. Results: The results showed differences in HR depending on the level of physical activity, conditioned by sarcopenia (p < 0.05) and walked distance (p < 0.001), and in dyspnoea conditioned by pain perception (p < 0.01) and social (p < 0.001) and psychological (p < 0.05) motivation to exercise. There were also differences in SpO2 depending on the level of physical activity (p < 0.0001). There were differences between the HPA group and both the MPA and LPA group, which had higher HR, higher dyspnoea, and lower SpO2 when undergoing the 6MWT test. Conclusions: To accurately interpret 6MWT results in older adult women, it is essential to consider physical activity level, perceived pain, sarcopenia, and motivation to exercise, as these factors influence HR, dyspnoea, and SpO2. These variables should guide physical activity recommendations for healthy ageing.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».