Integrating Cognitive and Motor Dual-task Training to Prevent Fall Risk Among Community-dwelling Elderly in Thailand: A Randomized Controlled Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Falls are a leading cause of morbidity and mortality among older adults, often resulting in severe injuries and a loss of independence. Dual-task training, which integrates cognitive and motor exercises, has emerged as a promising intervention for fall prevention. This study aimed to evaluate the effects of a structured cognitive and motor dual-task training program on fall risk, balance, and cognitive function in community-dwelling older adults. METHODS: Seventy-two participants aged 60 years or older were randomly assigned to either an intervention group (IG, n=36) or a control group (CG, n=36). The IG underwent 3 sessions per week for 8 weeks (totaling 24 sessions) that incorporated simultaneous cognitive and motor exercises, while the CG continued their usual total body stretching exercise. Assessments were conducted at baseline, week 4, and week 8, and included gait speed (10-meter walk test), functional performance (Timed Up and Go test), cognitive function (Montreal Cognitive Assessment), and quality of life (World Health Organization Quality of Life Assessment). RESULTS: Participants in the IG demonstrated significant improvements in functional performance (p<0.05) and enhanced cognitive function compared to the CG after both 4 weeks and 8 weeks of training. Functional performance and cognitive function significantly improved after 8 weeks of training (p<0.01). However, the intervention did not produce changes in gait speed or quality of life. CONCLUSIONS: Integrating cognitive and motor dual-task training into fall prevention programs may enhance functional stability and cognitive resilience in older adults. Future studies should investigate long-term adherence and determine the optimal training intensity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,043 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».