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Enregistrement W4413006148 · doi:10.1249/esm.0000000000000052

Long-Term Enrollment in a Community Exercise Program Attenuates Age-Related Declines in Fitness in Older Adults

2025· article· en· W4413006148 sur OpenAlexaff
Giulia Coletta, Angelica McQuarrie, Stuart M. Phillips, Maureen J. MacDonald

Notice bibliographique

RevueExercise Sport and Movement · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyTerm (time)Physical fitnessMedicineDemographyPsychologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Introduction The purpose of this study was to examine changes in cardiorespiratory fitness (CRF) and muscle strength (MS) in participants of a community-based exercise program through a retrospective chart review. Methods In this observational study, participants ( n = 124, 69 females) completed exercise tests before enrollment and after a minimum of 1 yr of participation. One-sample t -tests were used to compare annualized rates of change in CRF and MS compared with published rates of change. Results After a mean follow-up time of 5.2 ± 2.6 yr, absolute and relative rates of decline in peak oxygen uptake (V˙O 2peak ) were less than expected among males, whereas absolute and relative V˙O 2peak improved over time in females compared with established rates of decline. Rates of decline in strength were less than the established rates of decline in both males and females. Conclusion These findings suggest that enrollment in a community-based exercise program was associated with improved aerobic and muscular fitness outcomes in both females and males compared with established rates of change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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