Influência do square stepping exercise nos componentes da capacidade funcional e funções cognitivas de idosos
Bibliographic record
Abstract
Acompanhando a tendência mundial de envelhecimento populacional, a população idosa brasileira também tem aumentado. As consequências do envelhecimento da mundial são importantes sob o ponto de vista social, da saúde e de políticas publicas. O processo de envelhecimento promove uma redução das reservas de vários sistemas orgânicos. Esses sistemas ficam mais vulneráveis, tornando as pessoas idosas mais suscetíveis ao aparecimento de doenças, diminuindo a independência das mesmas. Intervenções não farmacológicas que promovam a manutenção ou até a melhora das funções físicas e cognitivas dos idosos têm sido alvo de muitos estudos. Por isso o objetivo do presente estudo foi analisar os efeitos da prática do Square Stepping Exercise (SSE) na capacidade funcional e funções cognitivas de pessoas idosas. Para tal foram selecionados 86 idosos (60 anos ou mais), subdivididos em 4 grupos: GSSE(praticavam apenas as sequências do SSE, n=21), GSSE+EB (praticavam as sequências do SSE e exercícios básicos, n=25), GEB (praticavam exercícios básicos, n=20), e controle (n=20). Esta pesquisa apresentou delineamento longitudinal, com duração de 4 meses E as sessões de treinamento aconteceram 3x/semana, com duração de 40 minutos cada. Todos foram avaliados cognitivamente antes e depois dos 4 meses de intervenção através do Mini Exame do Estado Mental (MEEM), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Teste de Atenção Concentrada Tolouse-Pierón, teste Dígitos Direto e Indireto, Teste Modificado de Classificação de Cartas (TMCC), e foram avaliados motoramente através da bateria de testes AAHPERD, Escala de Equilíbrio de Berg (EEFB) e Timed Up and Go TUG). Os dados paramétricos foram analisados utilizando ANOVA One Way e Anova Two Way, e os não paramétricos através do...
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 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".