MCI高齢者の認知、I-ADL、HRQOLに対する太極拳の影響

研究デザインとサンプルの募集:

これは、複数施設の非ランダム化対照群の前後試験デザインを採用した準実験的研究でした。 マルチサイト設計を採用することにより、母集団をより適切に表現できるようになります。 この介入研究には、実験グループと対照グループの 2 つの参加者グループが含まれていましたが、ランダム化は行われませんでした。

この研究は香港の地区高齢者コミュニティセンター（DECC）で実施された。 DECC は、社会戦局 (SWD) の支援を受けて 2001 年から実施されており、高齢者が地域社会に留まり、健康で敬意を持って尊厳のある生活を送れるようにするため、地区レベルで地域支援サービスを提供しています。サービス利用者は次のとおりです。地域在住の60歳以上の高齢者。 研究に参加するための招待状がさまざまな DECC に送られました。 最後に、この研究に参加する意思のある高齢者センターが 4 つありました。 参加者は、コンビニエンス サンプリングを使用して 4 つの DECC から募集されました。

研究結果に影響を与える可能性のある拡散効果を避けるため、コミュニティセンターの適格な参加者全員が実験グループまたは対照グループのいずれかに割り当てられ、1回の介入で治療を受けました。そのため、異なる治療を受けた参加者間での議論は行われませんでした。体制。

本研究では、方法論の厳密性を高めるために対照群を採用し、2つの群間の同等性を評価するための事前テストが含まれていたため、選択バイアスの問題は軽減される可能性がありました。

介入 介入グループは、各 1 時間の 32 セッション (週に 2 セッション) からなる 16 週間の太極拳プログラムを受けました。定員は 1 クラスあたり約 20 人でした。 認定された太極拳マスターが、実験グループに割り当てられた参加者に楊式太極拳の簡単な形式を教えました。簡略化された形式には 4 つの動作セットが含まれていました。これにより、通常、運動持久力が低い高齢の実践者が一連の動作を完了するのに必要な時間が短縮されました。 さらに、MCI の高齢者にとって太極拳は、ポーズの数が少ないため、学習し、記憶するのが容易であったため、太極拳の適切な形式でした。 太極拳のクラスは、十分なスペース、平らな床、良好な照明を備えた公民館のオープンホールまたは公共の遊び場で行われました。安全を促進するための対策には、適切な履物、適切なウォームアップとクールダウン、正しい運動技術が含まれます。太極拳のクラスでは、運動量を徐々に増やすことが強調されます。 事故報告は、太極拳のトレーニングに悪影響を及ぼす原因を記録し分析するために行われます。遵守を確実にするために、参加者は出席記録に署名する必要がありました。 2 回連続でレッスンを欠席した場合に精神的なサポートを提供し、コンプライアンスを強化するために、電話でのフォローアップが手配されました。 また、参加者には、太極拳の動きをよりよく習得し、定期的な運動習慣を築くために、自宅で毎日練習するようアドバイスされました。 参加者全員にガイドブックが発行され、正しい姿勢を強化するためのガイダンスが提供されました。

対照グループの参加者は、コミュニティセンターが提供するさまざまな種類のレクリエーション活動に参加できる通常のケアグループとみなされました。 ただし、実験結果に対するインターフェロンの原因となる運動習慣による有酸素能力の変化の可能性を避けるため、研究期間中は太極拳を練習しないこと、また体系化された身体トレーニングプログラムに参加しないことがアドバイスされました。

データ分析 IBM SPSS バージョン 24.0 (IBM Crop. ニューヨーク州アーモンク）をデータ入力と分析に使用しました。 関係するすべての統計検定は両側検定であり、有意水準は 5% に設定されました。 平均、標準偏差、頻度、パーセンテージなどの記述統計を使用して、サンプルの特性と結果の尺度を要約して提示しました。

カイ二乗検定、フィッシャーの正確検定、および独立した t 検定を必要に応じて使用して、ベースラインでの介入群と対照群の特性を比較しました。 これらの特性について 2 つのグループ間に有意な差があった場合は、その後の結果分析で調整されました。

一般化推定方程式 (GEE) は、反復測定の研究結果のそれぞれを比較するために適用されました (つまり、 CMMSE スコア、IADL-CV スコア、SF-12 の身体的および精神的要素、および SF-12 のサブスケール）を 2 つのグループ間で統計的に比較し、これらの人口統計的特徴を調整してグループ間の統計的非比較を示しました。 2 つのダミー変数、グループと時間は、それぞれベースライン グループの差 (介入 - 対照) と対照グループに対する時間効果 (16 週間後 - ベースライン) を表すために各 GEE モデルに含まれていました。 さらに、2 つのグループ間の各結果の差分変化を評価するために、時間別グループ (グループ * 時間) という交互作用項も含めました。 GEE モデルは、内部相関のある反復測定の結果を説明し、完全にランダムな欠落 (MCAR) のデータ欠落メカニズムに基づいて推定される不偏効果を生み出すことができます。