Effects of active videogames added to conventional exercise on cognitive function in older adults: a randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cognitive decline in older adults negatively affects independence and health-related quality of life (HRQoL). Integrating physical and cognitive stimuli through active videogames (AVGs) may enhance the benefits of conventional physical exercise (CPE). Objective: To evaluate the effects of adding AVGs to a CPE program on cognitive function and HRQoL in community-dwelling older adults. Methodology: A controlled trial with two parallel groups was conducted. Fifty participants aged 60–84 years were randomly assigned to an intervention group (IG: CPE+AVG) or a control group (CG: CPE alone) for eight weeks (two sessions/week). Cognitive function (primary outcome) was assessed with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and HRQoL (secondary outcome) with the Short Form Health Survey Version 2 (SF-12v2). Results: Both groups led to improvements across several cognitive domains; however, the IG showed significantly greater gains in language, delayed recall, and global cognitive function (all p<0.05). The proportion of participants with normal cognitive function increased by 36% in the IG (p=0.003) versus 12% in the CG (p>0.05). Compared with the CG, the IG showed significant improvements in both the physical and mental health dimensions of HRQoL (all p<0.05). Conclusions: The findings suggest that adding AVGs to CPE may enhance cognitive function and HRQoL more effectively than CPE alone. AVGs appear to be a safe, engaging, and promising adjunct to promote cognitive health and well-being in older adults.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».