Benefits of physical exercise training on cognition and quality of life in frail older adults. Journals of Gerontology Series B: Psychological Sciences and Social Sciences, 68, 400–404. doi:10.1093/geronb/gbs069
Notice bibliographique
Résumé
4Institut de Cardiologie de Montréal, Montréal, Canada. Objectives. Frailty is a state of vulnerability associated with increased risks of fall, hospitalization, cognitive deficits, and psychological distress. Studies with healthy senior suggest that physical exercise can help improve cognition and quality of life. Whether frail older adults can show such benefits remains to be documented. Method. A total of 83 participants aged 61–89 years were assigned to an exercise-training group (3 times a week for 12 weeks) or a control group (waiting list). Frailty was determined by a complete geriatric examination using specific criteria. Pre- and post-test measures assessed physical capacity, cognitive performance, and quality of life. Results. Compared with controls, the intervention group showed significant improvement in physical capacity (func-tional capacities and physical endurance), cognitive performance (executive functions, processing speed, and working memory), and quality of life (global quality of life, leisure activities, physical capacity, social/family relationships, and physical health). Benefits were overall equivalent between frail and nonfrail participants. Discussion. Physical exercise training leads to improved cognitive functioning and psychological well-being in frail older adults. Key Words: Aging—Frailty—Physical exercise—Cognitive impairment—Quality of life.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».