The impact of outdoor walking interventions on frailty among older adults with mobility limitations: Findings from the Getting Older Adults Outdoors (GO-OUT) study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Diverse strategies are needed to reduce frailty. This study evaluated the effects of two behavioural interventions targeting outdoor walking on reducing the level of frailty among community-dwelling older adults with mobility limitations. METHODS: Data from two participant cohorts of the Getting Older Adults Outdoors (GO-OUT) study were analyzed. After baseline evaluations, 190 participants were invited to a one-day educational workshop and were then randomized to either a 10-week supervised outdoor walk group (n = 98) or a 10-week telephone weekly reminders group (n = 92). Frailty was assessed using Fried's frailty index at 0, 3, and 5.5 months. Mixed-effects linear and ordinal regression models were used to evaluate change in frailty score and phenotype over time after accounting for age, sex, study site, participation on own or with a partner, and cohort. RESULTS: At baseline, participant mean age was 74.5 ± 7.1 years; 73% were female, 7% were frail, and 59% were pre-frail. Total frailty scores decreased, on average, by 0.13 points (b = -0.13, 95% CI: -0.26 to -0.01; p = .036) across all participants from 0 to 3 months (immediately post-intervention). Participants were 55% less likely to progress to more severe frailty phenotypes at 3 months compared to baseline (OR=0.45; 95% CI: 0.25 to 0.81; p = .008). No significant between-group differences or long-term effects were observed. CONCLUSIONS: A short-term reduction in frailty was observed in older adults with mobility limitations following participation in behavioural interventions aimed at improving outdoor walking; neither intervention was superior. Supervised outdoor walk group and telephone weekly reminder interventions to increase outdoor walking may have the potential to mitigate frailty in older adults with mobility limitations.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».