Exercise Interventions Improve Frailty in Patients Living in Long-Term Care: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this study were to examine the impact of exercise training interventions on frailty levels in people who live in long-term care and explore the implementation science outcomes for these interventions. DESIGN: Systematic review and meta-analysis of controlled trials (pre-registered: CRD42024542751). SETTING AND PARTICIPANTS: Adults residing in long-term care settings who are enrolled in exercise training interventions. METHODS: Sources (Scopus, EMBASE, MEDLINE, CINAHL, Academic Search Premier) were searched in May 2024. Studies were included if they conducted an exercise intervention and assessed frailty via a validated frailty assessment tool. The between-group effect size of change in frailty (intervention vs control) was calculated as the standardized mean difference (SMD) using a random effects model. RESULTS: Six studies conducted in nursing homes (n = 1), residential care (n = 1), and long-term care (n = 4) included 191 intervention [age: 81.9 (range: 73.3-86.7) years; n = 115 reported women] and 205 control [age: 81.3 (range: 77.8-86.4) years; n = 106 reported women] participants. Studies included the frailty phenotype (n = five-sixths) or the Study of Osteoporotic Fractures Index (n = one-sixth). The types of training were heterogeneous, but interventions were 3.2 ± 1.1 (range: 2-5) times/week for 44 ± 8.9 (40-60) minutes/session for 23.6 ± 17.7 (6-52) weeks. Most interventions improved frailty compared with controls (n = five-sixths), with the one study observing no change in the intervention, but the control group worsened. A large effect size of the intervention relative to controls was observed (SMD: 1.83; 95% confidence intervals: 0.66-2.99). Implementation outcomes were scarcely reported, but were generally positive when reported (high adherence, high retention rate, low adverse events, strong feasibility). CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: This review and meta-analysis support that exercise training is an effective model of improving frailty levels among older adults in long-term care. Strategies to address the practical aspects of these programs are needed, but this study emphasizes that structured exercise should be a crucial aspect of long-term care.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».