A community-based, medical student-led walking and education program was associated with a reduction in frailty levels among adults with elevated frailty
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Frailty reflects the accumulation of health deficits that an individual develops over their lifespan. Walk with a Future Doc (WWAFD) is a medical student-led, community-based education and walking program. We examine the impact of a 12-week WWAFD program on lowering the frailty levels in a New Brunswick community and if the effects of the program would be specific to those with higher pre-WWAFD frailty levels. Methods: Eighty participants (age: 41-85 years; 51 female individuals) were recruited from the YMCA in New Brunswick (Canada) via word-of-mouth, social media, and consulting local physicians. The inclusion criteria were broad. All community members were welcome to attend the program, but only those over age 18 and those that attended ≥6/12 walks were included in the study. Participants were grouped into non-frail (FI< 0.10; n = 51) and very mild + frail (FI ≥ 0.10; n = 29) groups for comparison. Participants attended a student-led 1-h/week health education and walking program and completed the Canadian Longitudinal Study on Aging Frailty Index (FI) questionnaire before and after the program. Results: = 0.014). Conclusion and implications: The WWAFD program that included weekly walking and education sessions was associated with reduced frailty levels among adults with FI ≥0.10. This change emphasizes the value of community-based physical activity programs and exemplifies the impact they can have on the participants' health outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».