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Enregistrement W7120774422

Postural control of elderly women in view of different methods of analysis: cognition, determining factors and different interventions with physical exercises

2021· dissertation· pt· W7120774422 sur OpenAlexaboutno aff
Camila Santiago Vieira [UNIFESP] Pereira

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2021
Typedissertation
Languept
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionCognitive impairmentCognitionPhysical activityPhysical exerciseElderly people
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introdução: Alterações decorrentes do envelhecimento humano podem acarretar inúmeros comprometimentos na funcionalidade da pessoa idosa, dentre eles o controle postural (CP), que é essencial para a realização das tarefas diárias e prevenção de quedas. Objetivo: Analisar o CP de idosas por meio dos métodos de análise no domínio do tempo e no domínio do tempo-frequência, em várias condições de equilíbrio, 1) comparando o CP em idosas com diferentes estados cognitivos, 2) analisando quais fatores podem atuar como determinantes do CP, e 3) verificando os efeitos das intervenções Dança de Salão (DS), Pilates Solo (PS) e Treinamento Aeróbico na esteira (TA) no CP. Métodos: 129 idosas, foram avaliadas em relação ao CP, por meio de uma plataforma de força em cinco condições de equilíbrio: bipodal com olhos abertos (BIOA), bipodal com olhos fechados (BIOF), unipodal (UNIP), bipodal sobre espuma (BIES) e bipodal com realidade virtual (BIRV). A análise dos dados da plataforma foi feita pelo método de análise no domínio do tempo e no domínio do tempo-frequência (frequência baixa, média e alta). Foram avaliados ainda, o estado cognitivo das idosas pelo MoCA (Montreal Cognitive Assessment), o estado de saúde, status de fragilidade, depressão, a composição corporal, a força de pressão manual e de flexão e extensão de joelhos por dinamômetros, as vitaminas D e B12, e a função física pelo Short Physical Performance Battery. As idosas foram alocadas em um dos grupos de intervenção e submetidas à 36 sessões de treinamento durante 12 semanas. Resultados: Na análise no domínio do tempo do CP, idosas com melhor cognição apresentaram menores resultados (p<0.05) nas variáveis de CP que idosas com comprometimento cognitivo, nas condições BIOA, BIES, BIOF e BIRV. Já nos resultados no domínio do tempo-frequência, não foram observadas diferenças significativas (p>0.05) em nenhuma das variáveis e condições testadas. Observou-se também, que variáveis, principalmente a idade, índice de massa corporal, MoCA, depressão, massa magra e força muscular, quando combinadas, conseguem explicar o equilíbrio postural em grande porcentagem. A intervenção DS reduziu os valores das variáveis de CP nas idosas pelo método de análise no domínio do tempo (p<0.05) e apresentou menores valores que os outros grupos em todas as condições testadas. Já o grupo PS mostrou um aumento nas variáveis de CP nas condições BIOA e UNIP. Em relação ao método no domínio do tempo-frequência foi observado que na condição BIOA o grupo de TA apresentou melhoras pós intervenção. Na condição BIOF tanto o grupo TA quanto o DS apresentaram melhora pós intervenção, e o grupo DS apresentou melhores resultados em relação aos outros grupos tanto na condição BIOF como na posição UNIP. Conclusão: As idosas com melhor cognição apresentaram melhor CP que as outras idosas pelo método de análise no domínio do tempo, mas essas diferenças não foram percebidas pelo método no domínio do tempo-frequência. A idade, a composição corporal, a cognição e a força muscular, foram as principais preditoras do CP. Além disso, a intervenção com DS melhorou o CP de idosas, bem como se destacou entre as outras intervenções

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,307 · 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
Publié2021
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