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Enregistrement W4414243824 · doi:10.1249/01.mss.0001158908.87997.66

Comparative Impacts Of Traditional Yoga And Cued, High-Speed Yoga On Older Adults' Cognitive Performance

2025· article· en· W4414243824 sur OpenAlexaboutno aff
Rithwik Narayandas, Kylie J. Martinez, Jianhua Wang, Hong Jiang, Natalie C. Ebner, Julia Sarama, Rachel Gastaldo, Caleb Calaway, Mary Weber, Joseph F. Signorile

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionHatha yogaEffects of sleep deprivation on cognitive performanceMontreal Cognitive AssessmentCognitive testCognitive Assessment SystemTest (biology)Recall

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Age is the greatest risk factor for cognitive decline. Hatha Yoga (HG) is a feasible practice for helping older adults to maintain or improve cognitive functions. YogaCue (YC) integrates visual and auditory cues into traditional Hatha practice to improve cognitive performance in cognitively healthy older adults. PURPOSE: This study compared improvements in the cognitive performance of older adults following 24 weeks of HG or YC training. METHODS: 21 healthy older adults (YC = 11, HG = 10; 73.7 ± 4.6 y; Montreal Cognitive Assessment (MoCA) ≥ 24) participated in the study. Subjects completed a battery of neuropsychological measures, including the computerized National Institute of Health (NIH) Toolbox (Cognitive Module), the Hopkins Verbal Learning Test (HVLT), and the Trail Making Test parts A and B (TMT-A, TMT-B). Following pre-testing, subjects were stratified according to their score on the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) and age, and randomly assigned to YC or the HG. Subjects attended three 1-hour sessions per week for 24 weeks. RESULTS: Significant time effects were seen for the List Sorting Test (LST; p = 0.049, ηp2 = 0.189) and the Fluid Cognition Composite Score (FCS; p = 0.005, ηp2 = 0.352). Pairwise comparison revealed a significant increase in LST (Mdiff ± SE = 7.0 ± 3.4; p = .049; g = .61) and FCS (7.891 ± 2.46; p = 0.005; g = 0.59) following training. No significant main effects or interactions were seen for any other tests in the NIH Cognitive Toolbox. For the HVLT, there were significant time effects for Total Recall (HTR: p = 0.007, ηp2 = 0.328) and Delayed Recall (HDR: p = 0.027, ηp2 = 0.231) and a trend towards a significant time effect for Percent Retained (HPR: p = 0.051, ηp2 = 0.186). All changes were driven by improvements by YC (HTR 3.82 ± 1.32; p = 0.009; g = 0.77; HDR: 2.00 ± 0.69; p = 0.009; d = 0.49; HPR: 15.02 ± 5.96%; p = 0.021; d = 0.31). No significant main effects or interactions were seen for any other components of the HVLT or TMT-A or TMT-B. CONCLUSION: Both YC and HG are valuable tools for improving memory and mitigating age-related cognitive decline. However, HVLT tests reveal that YC may have a greater impact on retaining verbal information than HG. Supported by: Funded by a McKnight Brain Research Foundation Inter-Institutional Cognitive Aging and Memory Interventional (CAMI) Core Grant

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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