Feasibility of home-based, low-intensity exergame on cognitive function of older adults with mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Background Combined physical–cognitive training has shown beneficial effects on cognition in older adults with mild cognitive impairment (MCI). However, most interventions employ moderate-to-high intensity, which may limit accessibility for individuals with health concerns. Whether low-intensity exercise provides similar cognitive benefits remains inconclusive. Delivering such training through home-based exergame may improve adherence. This study evaluated the feasibility of a home-based, low-intensity exergame for older adults with MCI. Methods Older adults with MCI completed 50-min exergaming sessions, triweekly, for 4 weeks. Feasibility outcomes, including recruitment, adherence, adverse events, enjoyment, and cognitive and physical performance, were evaluated at baseline and post-intervention. Cognitive performance was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), 10-word recall test, digit span, and verbal fluency tests. Physical performance was assessed with the four-square step and five-times sit-to-stand tests. Results Fifteen older adults with MCI (mean age 66.07 ± 4.36 years; 75% recruitment rate) participated. The average adherence rate was 93.33% (11.2 sessions), with no adverse events or attrition reported. Enjoyment significantly increased from week 1 to week 4 ( p = 0.001). Significant cognitive improvements were demonstrated for the 10-word immediate and delayed recall ( p = 0.03, p = 0.002), MoCA total scores ( p = 0.002), and MoCA sub-domains: executive function ( p = 0.007), language ( p = 0.034), and delayed recall ( p = 0.001). No significant changes were observed in physical performance. Conclusion Home-based, low-intensity exergaming is a safe, feasible, and enjoyable approach for older adults with MCI. Preliminary findings suggest potential cognitive benefits of low-intensity exergaming in improving cognitive function, which warrant confirmation in a large-scale, rigorous randomized controlled trial.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».