Effects of two different doses of HIFT on physical function, cognitive performance, and quality of life in older adults with mild cognitive impairment: A randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objective: Mild cognitive impairment (MCI) compromises physical and mental function in older adults and increases the risk of dementia. High-Intensity Functional Training (HIFT) is a promising intervention, but the optimal dose-response for improving cognitive and physical outcomes in this population remains unclear. A randomized controlled trial was conducted with 224 older adults (≥65 years) allocated to three groups: high-dose HIFT (4 sessions of 60 minutes/week), low-dose HIFT (2 sessions of 45 minutes/week), and control (non-exercise activities). The intervention lasted 12 weeks. Primary outcomes included cognitive function (MAAS, MoCA, TMT A/B, VFAT, DSST), physical fitness (Senior Fitness Test, Tinetti), and quality of life (SF-36, PSQI). A repeated-measures ANOVA was used to examine the time × group interaction. Significant time × group interactions were observed for MAAS (F = 20.50; p < 0.001; η 2 G = 0.005), MoCA (F = 17.40; p < 0.001; η 2 G = 0.034), TMT A (F = 38.60; p < 0.001; η 2 G = 0.098), and VFAT (F = 109.00; p < 0.001; η 2 G = 0.101), with greater improvements in both HIFT groups compared to control. For quality of life, significant interactions were found across all SF-36 dimensions, notably in Vitality (F = 76.20; p < 0.001; η 2 G = 0.095) and Emotional Role (F = 23.00; p < 0.001; η 2 G = 0.032). Physical fitness also improved, with significant effects in the 6-Minute Walk Test (F = 29.80; p < 0.001; η 2 G = 0.108) and 8-Foot Up-and-Go (F = 81.00; p < 0.001; η 2 G = 0.191). Both high- and low-dose HIFT programs improved cognitive, physical, and quality-of-life outcomes in older adults with MCI. The low-dose intervention achieved similar effects to the high-dose protocol, offering a time-efficient and scalable approach for implementation in clinical and community settings.
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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».