Circuito de ejercicio funcional con tareas duales sobre variables clínicas relacionados con la sarcopenia
Bibliographic record
Abstract
Introducción: La mayoría de las intervenciones con ejercicio para prevenir la sarcopenia se han enfocado en individuos con sarcopenia o pre-sarcopenia. Los efectos del ejercicio funcional con tareas duales sobre variables clínicas asociadas a la sarcopenia no han sido estudiados. Objetivo: Analizar los efectos de un programa de ejercicio funcional con tareas duales versus ejercicio aeróbico sobre variables relacionados con la sarcopenia en adultos mayores sin sospecha de esta condición. Metodología: Un estudio clínico no aleatorizado (Registro: RBR-2HJJ7G/UTN:U1111-1254-3147) con 48 adultos mayores distribuidos en dos grupos: (1) circuito de ejercicio funcional (CEF) con tareas duales y (2) ejercicio aeróbico. Durante 12 semanas, tres veces por semana, con sesiones de 50 minutos. La sospecha clínica de sarcopenia se determinó mediante el algoritmo del Grupo Europeo de sarcopenia. Fue evaluado masa magra, grasa, circunferencia de pantorrilla, fuerza de prensión, prueba de sentarse y levantarse, velocidad de marcha, prueba de caminata de seis minutos y biomarcadores de estrés oxidativo. Los análisis se realizaron con SPSS versión 22.0 y JASP versión 0.16.1. Resultados: El CEF mostró incrementos significativos en masa magra (p = 0,049) y circunferencia de la pantorrilla (p < 0,001), y una reducción en masa grasa (p = 0,017; TE: 0,1–0,6). Ambos grupos mejoraron en la prueba de cinco repeticiones, velocidad de marcha y caminata de seis minutos (p < 0,05). Los biomarcadores antioxidantes aumentaron tras el CEF (TE: 0,2–0,6; p < 0,05). Conclusión: El CEF mejoró masa muscular, fuerza, rendimiento físico y capacidad antioxidante, importantes variables relacionadas con sarcopenia.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".