Assessing the Impact of Wearing a Weighted Vest on Balance, Stability, and Quality of Life in Older Adults: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Falls are a significant public health concern among older adults, with profound impacts on health, independence, and healthcare costs. There is a growing need for innovative fall prevention tools and strategies, and weighted vests have the potential to be used as a fall-prevention tool. This study aimed to assess the effects of 10-pound and 20-pound weighted vests on balance and stability in adults aged 55 and older, as well as the usability and acceptability of these vests for daily use. Methods: A cross-sectional pilot study was conducted in 2024 among thirty-four participants who completed an in-person assessment of objective balance tests (4-Stage Balance Test, Timed Up and Go, Berg Balance Scale, Functional Reach) and subjective stability measures (Rate of Perceived Stability Scale, Functional Abilities Confidence Scale, Falls Efficacy Scale) under three conditions: no vest, 10-pound vest, and 20-pound vest. Seventeen participants volunteered to take the vests home for daily use for 2 weeks. Multiple linear and ordinal linear regression analyses were performed using SPSS 29. Results: Although the weighted vest conditions were not significantly correlated with measures of balance and stability, increased age and body weight were inversely related to these outcomes. In the in-lab condition, 73% of participants responded positively to the vests, citing improved posture, and feeling more stable. In the take-home phase, the vests were well-received, with 53% indicating willingness to continue use. Conclusion: This study suggests that while weighted vests may not directly enhance balance in the short-term, they could be beneficial as part of a broader strategy, particularly in weight management and exercise programs. Future research should explore the long-term effects of weighted vests, especially in more diverse populations, to better understand their potential in fall prevention.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».