Geriatrie – Gezielte Bewegungen verbessern Kognition und Stimmung
Bibliographic record
Abstract
Gezielte Bewegungen, welche die Muskulatur stärken und das Gleichgewicht verbessern, fördern die allgemeine Denkfähigkeit sowie die Stimmungslage von Senioren. Das erkannte ein interdisziplinäres Therapeutenteam aus Sydney, Australien, und Vancouver, Kanada. In einer Teilstudie zum Effekt von Übungen zur Sturzprophylaxe untersuchten die Forscher bestimmte kognitive Funktionen sowie einzelne Bereiche der Stimmungslage. 154 Bewohner verschiedener Altenheime nahmen daran teil – eingeteilt in drei Gruppen. 82 Senioren absolvierten über sechs Monate zweimal wöchentlich ein Programm mit gezielten Bewegungsübungen, weitere 34 Senioren eines zur Muskeldehnung und Entspannung. 38 Teilnehmer bildeten die Kontrollgruppe. In dieser Zeit untersuchten die Forscher mithilfe neuropsychologischer Tests das schlussfolgernde Denkvermögen, das visuelle, das verbale und das Arbeitsgedächtnis sowie die zentrale Exekutive – eine Hirnfunktion, die das Langzeitgedächtnis mit aktuellen Anforderungen verbindet. Anhand der Geriatric Depression Scale (GDS) und dem Positive and Negative Affect Schedule (PANAS) maßen sie außerdem deren Stimmungslage. Die Ergebnisse zeigen, dass Gruppenübungsprogramme das Denkvermögen verbessern und sich günstig auf die Stimmungslage von nicht pflegebedürftigen Bewohnern in Seniorenheimen auswirken können. sija Br J Sports Med 2009; 43: 608–614
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".