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Record 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 on OpenAlexaboutno aff
Camila Santiago Vieira [UNIFESP] Pereira

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2021
Typedissertation
Languagept
FieldHealth Professions
TopicBalance, Gait, and Falls Prevention
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychological interventionCognitive impairmentCognitionPhysical activityPhysical exerciseElderly people
DOInot available

Abstract

fetched live from 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

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.008

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.336
Teacher spread0.307 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
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