座りがちな高齢者の姿勢バランス プログラム。 (PEMaS)

介入プロトコル 私たちの研究の対象集団は、サラマンカの町の高齢者協会の 1 つに所属する高齢者でした。 プログラムはさまざまな協会で提供され、個人的な状況に関連するさまざまな情報を提供する必要がある登録シートが渡されました。 彼が望んでいたすべての人がサインアップしました。

すべての参加者がプログラムに登録すると、サンプルの無作為化を保証するために場所の抽選が行われ、参加者が介入グループまたは対照グループに割り当てられました。

信頼水準 95%、エラー率 10% のサンプル サイズを確保するために、より大きな 96 人のサンプルが想定されました。 合計112名がプログラムに参加しました。

最初の評価は、割り当てられたグループに関係なく、すべてのプログラム参加者に対して行われました。 このセッションでは、プログラムに参加するために署名する必要があるというインフォームド コンセントが与えられました。

高齢者を選択する際に最も重要なデータは、日常の身体活動のレベルです。 このようにして、高齢者は 2 つのグループに分けられました。訓練されたグループ、つまり、現在身体活動を行っており、そのタイプに関係なく、前年中にそれを行っていたグループです。 WHO;座りがちなグループには、推奨される身体活動の最低基準を満たしていない高齢者が含まれていました。

初期評価

初期評価は、介入の最初の週に実施されました。 所属するグループに関係なく、すべての参加者がそれを行いました。 参加者を評価するために、次のテストが実行されました。

• 人体測定分析 (体重、身長、BMI)。
• フラトンアドバンストバランススケール.
• ティネッティ スケール (バランスと歩行)。
• タイムアップ＆ゴーテスト。
• 片足立ちテスト。
• 30 秒椅子スタンド テスト。

介入グループ 活動的な人々からなる介入グループ (AIG) と、座りがちな人々からなるグループ (SIG) の両方が、初期評価を実行した後に介入を開始しました。 偏見を避けるために、参加者とセッションを担当する理学療法士は、自分が属しているグループを知らずに盲検化されました. 初期評価の実施を担当する主任研究者だけが、部門について知っていました。

参加者は合計 24 週間、バランス プログラムを作成しました。 セッションは週に 1 回、55 ～ 60 分間行われました。

セッションには個人パートとグループパートがあり、短い休憩をはさみました。 そのような運動プロトコルに加えて、安全かつ適切な方法で在宅ワークブックを実行するためのガイドラインが教えられました.

この期間の後、最終評価が行われ、すべての参加者が再度見直されました。

介入

標準セッションの設計には、水分補給に時間を割くことに加えて、ウォームアップエクササイズ、筋力、姿勢制御、ストレッチが含まれていました. 水分補給は運動そのものとは見なされませんが、高齢者にとって不可欠であるため、セッション中に必要であると考えられています. セッションの設計に使用された計画の詳細は次のとおりです。

1. 準備し始める。
2. 筋力トレーニング。
3. 個人の姿勢制御演習。
4. 水分補給。
5. グループの姿勢制御演習。
6. ストレッチと換気のエクササイズ。 必要な動きを可能にし、摩擦や不快感を避ける快適で幅の広い服を着ることをお勧めします。 指示された靴は快適なスポーツ シューズであり、かかとの高い靴、きつすぎる靴、またはうまくフィットせずにバランスを崩す靴は避けてください。

プログラムを開始する前に、参加者は、エクササイズをできるだけ正確に実行するように努力する必要があることを知らされましたが、各人はエクササイズを自分のレベルに適応させ、アクティビティを安全に実行し、危険を回避する必要があります。 さらに、活動の指導を担当する理学療法士は、セッションの進行中に、運動が安全で効果的であるために必要であると考えられるバリエーションを参加者に示し、参加者の体調に応じて難易度を上げました。 .

セッションの最初に挨拶と参加者のカウントがあり、出席を管理し、各参加者の服装をチェックしました.

1. - ウォームアップ ウォームアップには常に同じエクササイズが含まれています。これにより、参加者はそれらに慣れ、筋力と姿勢制御のエクササイズを紹介できます。 セッションのこの部分には、セッションの最初の 10 分間が含まれます。
2. ・筋力トレーニング 約10分間行います。 毎週、上半身または下半身の運動量が増えるように、エクササイズはセッション全体で交互に行われます。
3. - 個々の姿勢制御エクササイズ セッションのこの部分の所要時間は約 10 分で、プログラム全体でエクササイズを交互に行います。 セッションのこの部分では、活動を主導する理学療法士は、参加者がどのようにエクササイズを行うかに特に注意を払い、必要に応じて修正し、適切な指示を与えます.
4. - 水分補給 各セッションには、水分補給のために約 5 分間の休憩が与えられます。 各セッションで、参加者は適切に水分補給するために水またはジュースのボトルを持参するように注意されます. 高齢者は脱水のリスクグループです。 これは、運動中に悪化する可能性があります。 したがって、尿路感染症、便秘、低血圧などの脱水に関連する問題を避けるために、セッション中に水分補給することをお勧めします。
5. - グループでの姿勢制御演習 水分補給の後、セッションは姿勢制御演習を続けますが、より遊び心のある部分があり、参加者のモチベーションを高めるためにグループ活動が含まれます。
6. - ストレッチと換気のエクササイズ 前のアクティビティの最後に、さまざまな筋肉群のストレッチ エクササイズが行われるほか、呼吸運動を伴うモビリティ エクササイズが行われ、休息と心拍数の低下に戻ります。 セッションのこの部分は約 10 分間続きます。
7. - 避けるべき予防措置と運動 脊椎や他の関節の過屈曲、過伸展、または過回転を伴う、頭を腰の高さより下に保つ運動は避けるべきです。

エクササイズは安全かつ快適に行う必要があります。 参加者に不快感や痛みを引き起こす運動は避けるべきです。

すべてのエクササイズは安全に実施する必要があり、サポートが必要な場合は安定していなければならず、理学療法士は参加者が転倒の危険にさらされていないことを確認する必要があります.

対照群 対象集団は、自発的にプログラムに登録することを決めた高齢者であり、座っていることが多い、つまり、年齢層に推奨される身体活動の WHO 基準を満たしていませんでした。

この対照群を持つ目的は、プログラムの有効性と、個人を教え、訓練する専門家を持つことの有用性を判断することでした. プログラムが参加者の身体能力を改善したかどうか、専門家の存在と定期的な活動への参加が有益であり、被験者の能力のより大きな変化を決定するかどうかを確認したかった.

以前の研究では、サラマンカ大学によって実施された高齢者の活性化プログラム (PReGe) などの身体活動プログラムへの参加が、参加者のバランスを改善するのに十分な変化を決定したことが見られたため、対照群は座りがちな人々で構成する必要があります。 .

このグループは、抽選中に介入グループに選ばれなかった参加者で構成されていました。 それらのすべてがグループを形成したわけではありませんが、最初の評価と身体活動のレベルの決定の後、それぞれが座っている人が選択され、活動的な人は研究から除外されました.

評価セッション中に、バランスを改善するためのいくつかのエクササイズが詳細に説明されたノートも渡され、少なくとも週に2回行うように指示されました.

24 週間後に再度評価テストに合格するよう求め、ホームベース運動の指示が被験者の身体能力に影響を与えるかどうかを判断しました。

最終評価 介入期間の終わりに、最初の評価と同じテストを含む最終評価が両方のグループによって実施されました。

データの統計分析 データの保存、処理、および統計分析には、Windows 用の統計パッケージ IBM-SPSS-Statistics バージョン 23.0 が使用されました。

データはデジタル化され、その後、主に量的変数の最大値と最小値に影響を与える、データの収集またはデジタル化で発生する可能性のあるエラーを検出するために、すべての変数の徹底的な記述分析が実行されました。

最終的なデータ マトリックスが定義されると、さまざまな変数の記述的分析と初期評価中に収集されたデータ、およびプロトコルによるデータの分析が実行されました。 どの統計がそれらに対応するかを判断するために、まず、各変数の正規性検定が、最も強力な検定の 1 つである Shapiro-Wilk 検定を使用して実行されました。

変数が正規分布に従う場合、平均 (M) と標準偏差 (DT) が計算されます。 変数が正規分布に従わなかった場合、中央値と四分位範囲が計算されました。 カテゴリ変数の場合、結果はパーセンテージで表されました。

サンプルをセグメント化し、性別、年齢、活動レベル、およびBMIで分割して、記述的研究を実施しました。

バランスと転倒のリスクに関連する変数の記述的分析では、転倒のリスクがある人のパーセンテージが変数ごとに計算されました。

2 つの量的変数間の比較分析では、変数が正常に動作する場合は T-Student 検定が使用され、変数のいずれかが正規分布に従わない場合は U-Mann-Withney 検定が使用されました。

カテゴリ変数または定性変数の場合、彼らは分割表とカイ二乗検定を使用して、得られた結果を分析しました。

データの推論分析では、分析に 3 つ以上の変数がある場合は常に、変数が正常であれば F-Snedecor 検定 (ANOVA) を実行し、変数のいずれかが正常である場合は H-Kruskal-Wallis 検定を実行しました。正規分布を維持していません。

複数の変数のテストで有意差があった場合は、コントラスト テストを実行しました。 どのグループに差があるかを判断するために、t 検定を使用してコントラストを決定しました。

量的変数についてはピアソンの相関係数、または変数のいずれかがカテゴリ変数である場合はスピアマンの相関係数を使用して、相関の計算も実行されました。

すべての分析で、95% 信頼区間が p の有意指数で確立されました。