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Enregistrement W4414516264 · doi:10.2196/73474

A Novel Gamified Exercise Program Incorporating Stampede Training for Enhancing Functional Fitness, Physical Activity Levels, and Quality of Life in Community-Dwelling Older Adults: Randomized Parallel Exploratory Trial

2025· article· en· W4414516264 sur OpenAlexvenueno aff
Changxin Fan, Diana Khasna Nisrina, Wen-Ching Huang

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality of life (healthcare)Physical activityExploratory researchHealth promotionRandomized controlled trialTraining (meteorology)Promotion (chess)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: With the growing prevalence of aging populations, improving the health and quality of life of older adults has become a critical concern globally. In this context, sports technology presents promising applications. The exergame-based training mat-an electronic exercise technology-integrates gamification with diverse training designs, offering a safe and engaging approach to promoting health and well-being in older adults. Objective: This study aims to examine the impact of a novel exergame-based mat training program on community-dwelling older adults, particularly evaluating its effectiveness in enhancing physical activity levels, quality of life, and functional fitness. The primary end point was exploratory, focusing on the feasibility and effectiveness of the exergame-based training program on physical fitness, physical activity, and quality of life. Methods: This randomized parallel-designed study enrolled 32 older adults aged 60-80 years from Taipei City. Participants were randomly assigned to either the experimental or control group. The experimental group underwent a 10-week exergame-based mat training program, consisting of 2 sessions per week (70 minutes per session), using gamified group-based exercise training. The control group maintained their usual daily activities. Pre- and postintervention assessments were conducted using the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ), the World Health Organization Quality of Life Brief Version (WHOQOL-BREF), the Senior Fitness Test, and the AFAscan fitness assessment. Results: The experimental group demonstrated significantly increased overall and high-intensity physical activity levels (P=.04; mean difference [MD] 439, 95% CI 28-914; d=0.72). Quality of life significantly enhanced across the physical (P=.01; r=0.53), psychological (P=.02; r=0.52), and social (P=.02; r=0.50) domains of the WHOQOL-BREF. Furthermore, functional fitness parameters, including upper limb muscular strength (P=.007; MD 5.33, 95% CI 1.59-9.07; d=1.06), lower limb muscular strength (P=.01; MD 4.73, 95% CI 1.15-8.32; d=0.98), core strength (P<.001; MD 13.1, 95% CI 7.90-18.2; d=1.89), lower limb flexibility (P=.008; MD 6.47, 95% CI 1.82-11.1; d=1.04), dynamic balance (P=.03; MD -0.72, 95% CI -1.36 to -0.07; d=0.84), static balance (P=.005; MD 15.1, 95% CI 5.01-25.3; d=1.12), agility (P=.001; MD 32.6, 95% CI 15.6-49.6; d=1.44), and cardiorespiratory endurance (P=.04; MD 9.73, 95% CI 0.37-19.1; d=0.78), showed significant enhancements with the exergame-based mat training program. There were no adverse events observed during the study. Conclusions: In this exploratory trial, the exergame-based mat training program produced medium-to-large improvements (Cohen d ranging from 0.72 to 1.89) across physical activity, quality of life, and functional fitness domains. Although the precision of the CIs varied, the consistent direction of effects supports a meaningful impact of the intervention. These findings suggest that exergame-based mat training programs may serve as a practical community health promotion strategy, potentially preventing age-related frailty and enhancing independence and well-being among older adults.

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)0,001
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeEssai randomisé
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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