Effects of Instability Resistance Training on Physical and Cognitive Function in Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Resistance training is an effective strategy for combating geriatric syndromes, including frailty, sarcopenia, and cognitive impairment. Performing instability resistance training (IRT) (e.g., weight-bearing, machine-based, or free-weight exercises using unstable surfaces) may provide additional benefits on health outcomes in middle-aged and older adults. With this in mind, we examined the impact of IRT on physical and cognitive functioning (primary outcomes), fall risk, and quality of life (secondary outcomes). We searched three specific databases from inception to October 2024. We included peer-reviewed, randomized trials that analysed the effects of intervention on outcomes of interest among adults aged 50 years or older. Risk of bias and quality of reporting were ascertained using validated checklists. We performed a random-effects meta-analysis using robust variance estimation. 18 studies with participants from Brazil, Spain, Germany, and South Korea (n=528, %women: 35–100%) were included in the qualitative review, and 12 studies in the meta-analysis. We found that IRT had a medium-to-large-sized effect on physical and cognitive functioning. Studies had a high quality of reporting but presented significant heterogeneity and low-to-moderate risk of bias. Our findings suggest that IRT is a promising strategy for promoting physical and cognitive benefits in middle-aged and older adults.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».