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Enregistrement W7000114949

The effects of a multimodal exercise program plus brain games apps in cognitive parameters of nursing home residents

2019· article· en· W7000114949 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionIntervention (counseling)Psychological interventionPerceptionNursing homesCognitive trainingExecutive functionsCognitive decline
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION The aging process leads to inevitable life changes and is characterized by a progressive loss of psychological and physiological functions (1). Often, these changes lead to institutionalization, where cognition and physical fitness tends to decline (2). Some studies have shown that multimodal exercise programs can have a broad impact in older adults, improving a number of cognitive and physical functions, including executive functioning, speed of behavior and balance (3). Also, in recent years there has been a growing interest in the use of digital technological devices for promoting specific competencies in the elderly. For instance, video games improve perceptual speed measures (4), memory, executive function, visuospatial abilities, vigilance, and reasoning abilities (5). Several studies used video games, but studies with tablet computers are not common. Moreover, to the best of our knowledge, few studies on the effects of multimodal exercise interventions have focused on nursing home residents. Therefore, the main objective of this pilot study is to examine the effects of an intervention designed for nursing home residents that include both a multimodal exercise component and a videogame component (brain games apps). METHODS Twelve older women and men were selected by convenience among a nursing home residence. Participants served as their own controls. During the first 4 weeks (control period), the participants continued with their normal daily life activities. After the control period, the group engaged in an intervention program for 6 weeks. The intervention program consisted of a multimodal exercise program (2 times per week) plus selected brain games played on a tablet computer (2 times per week). The 4 exercise sessions per week were alternated between multimodal exercise program and brain games performed on the tablet computer. Assessment of cognition was collected at three different times: prior to the control period (T0), after the control period (T1), and at the end of the intervention (T2). The 8 ft up-and-go test of the senior fitness test (6) was performed with and without a cognitive dual task (counting backward from 30). This type of assessment has been shown to be reliable and valid to establish the fall risk of healthy elderly people (7). A clinical psychologist administered the Mini-Mental State Examination (MMS) as well as the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) questionnaire to analyze the effects of the program on immediate and short-term memory. RESULTS The intervention (multimodal exercise plus brain games apps) did not affect the ability to perform the 8 ft up-and-go test under single- and dual-task conditions (p=0.250 and p=0.375 respectively). Regarding immediate and short-term memory ability (measured by questions from the MMS and MOCA questionnaires), we found an improvement in one of the items related to short-term memory on MOCA. In this case, an increase in memory capacity was observed between T0 and T2 (p=0.033) CONCLUSIONS In this pilot study, we found a few positive changes in related cognitive variables as the result of the planned intervention. Nevertheless, the gains observed in short-term memory are encouraging. It is important that future studies test the effectiveness of engaging older adults in similar interventions using a large sample and a longer duration. This could confirm the tendencies found in the current research and prompt practitioners to use new digital technological devices for promoting specific competencies in the elderly.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,362 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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