认知脆弱的老年人的数字技术双重任务对认知功能和体育活动的影响 - 一项随机对照试验

背景：

随着人口年龄的增长，与老年人有关的疾病或问题的数量也在增加，其中脆弱的问题也急剧增加。 学者将脆弱定义为生理系统中的多次下降，这导致身体储备的功能恶化，增加对临床症状的敏感性，并降低应对急性压力的能力，从而导致相关并发症和不良健康结果，例如跌倒，例如跌倒，体育锻炼，认知能力下降和死亡率的降低（Junius-Walker等，2018）。 学者Van Oostrom等。分类为四种类型：身体虚弱，心理脆弱，认知脆弱和社交脆弱。 他们还验证了社会人口统计学因素，生活方式和多种疾病会影响四种脆弱类型（Van Oostrom等人，2017年）。 在台湾，大多数脆弱的研究都集中在生理方面（Liu＆Zhang，2022）。 认知障碍和身体上的脆弱是老年人的常见健康问题，两者之间的关系已被广泛讨论。 许多研究已经证实，体育活动不仅可以减少认知障碍的发生，而且是减少生理脆弱性的重要因素。 主要原因是体育活动可以串联刺激内皮功能和细胞分子，从而产生一种保护性机制来抵抗认知下降和肌肉丧失（Lauretani等，2020; Van Oostrom等，2017）。 但是，即使连接脆弱和认知障碍，这两个情况也经常被单独研究。

近年来，国内和外国学者已经开始意识到与认知脆弱（CF）有关的问题，并开始探索其患病率，相关的影响因素，影响结果和干预措施。 根据文献，近年来认知脆弱的流行率显着增加。 居住在社区的老年人中认知障碍的患病率平均为9％，台湾的患病率为13.3％。 数据的增加对于调整健康政策，护理和长期护理发展具有重要意义。 （Qiu等，2022）。 文献表明，认知能力下降是一种可逆状态。 如果我们注意这个问题并开始采取相关的干预措施，我们可以避免其快速发展（Qiu等，2022）。

在过去的五年中，老年人认知能力下降的概念和评估一直是胚胎的。 概念定义已经在国外发展（Kelaiditi等，2013; Mantovani等，2020; Ruan等，2015）。 近年来，已经进行了许多实证研究，其中大多数集中于纵向研究和双任务干预计划，以验证认知功能和体育活动对认知障碍患者的影响（Jiayuan等，2022; Kwan等人； Kwan等人，2020年； Kwan等人，2021年； 尽管在台湾老年人中有许多关于脆弱的研究，但其中大多数仍然是认知功能，并且已经分别研究了身体上的脆弱功能（Zhou等，2019; Huang等，2021; Yang等，2022; Liu等人，2022年； Pan＆Chen，2021），关于认知脆弱的主题很少。 因此，这项研究介绍了数字技术的认知运动双重任务，以了解认知障碍的双重任务的有效性。

目的：

1. 为数字技术开发双重任务干预解决方案。
2. 探索认知障碍的老年人对双重任务干预计划对认知功能的有效性。
3. 探索双重任务干预计划对认知受损的老年人的体育活动的有效性。

主题：

1. 纳入标准：（1）65岁以上； （2）主观认知能力下降（通过SMC得分至少为1分）或轻度认知障碍（通过MOCA-T得分≤25分来衡量）； （3）具有生理脆弱的特征（符合FFI衡量的上述至少一个项目）。
2. 排除标准：（1）被诊断出患有阿尔茨海默氏病或​​其他类型的痴呆症； （2）患有肌肉骨骼疾病和严重的精神疾病，无法执行认知和运动任务。
3. 受试者数量：实验组50，对照组为50
4. 招聘方法：（1）招聘地点：台北和新台北市的住宅机构和老年人公寓（2）通过信息会议（带有促销海报）招募

研究设计：

1. 研究设计或实施这项研究使用了一项随机临床试验来探讨认知受损的老年人对认知功能和体育活动的双任务干预计划的有效性。 这项研究是单盲，平行的随机设计，干预措施在初始评估和随机分组后立即开始。 通过便利抽样招募了合格的受试者，然后随后随机分配给两个组：实验组接受了双任务方案，对照组接受了常规护理。 这项研究的干预活动是使用Nintendo Switch两次进行认知和体育活动训练，每次60分钟（5分钟的热身和冷静练习，10分钟的伸展运动和40分钟的运动和认知结合在一起培训）总共8周。 火车。 两组都完成了基本信息（人口统计和疾病特征）。 他们在预测试（T0），第4周（T1）和第8周（T2）进行了认知功能测量：蒙特利尔认知评估的台湾版本（台湾版本的蒙特利尔认知评估（MOCA-T），Trail Iss Iss Iss Iss Inswe test test test test test test test test test test test。 （TMT），台湾奇数测序测试（toens）；体育活动函数测量：定时和测试（时机上和拖船，拖船），简单的身体测量工具（短体性能，SPPB）和手工磨牙测试。
2. 项目持续时间和预期进度

（1）在IRB和RCT批准之前，进行了这项研究，直到2014年12月31日（2）将在IRB和RCT批准后接受此案。 （3）接受案例3后进行数据分析和统计。统计方法和结果评估

1. 描述性数据分析

   ①。描述各种具有频​​率和百分比的人口统计学变量，包括性别，婚姻状况，教育水平，就业，单独生活，经济状况，慢性疾病，抑郁症，牙齿和咀嚼功能，使用药物使用，体育活动（休闲运动）以及参与社交活动。

   ②。使用平均值，标准偏差，最小，最大和范围来描述连续变量，包括年龄，BMI，疾病持续时间和使用药物。

2. 推论数据分析本研究使用独立的样本t检验和卡方检验来检测两组的同质性，以人口统计学变量，疾病治疗变量，生活方式习惯，认知功能和体育活动。 由于这项研究采用了重复测量设计的两组（一组和两个），因此使用广义估计方程（GEE）来处理重复的测量数据。 它的优点是它允许存在缺失值，并假设完全随机丢失（MACR）具有可靠的标准误差的优势，并且可以处理连续或二进制变量。 因此，GEE用于分析双重任务干预后两组的组间效应。 以及组间和时间相互作用的影响的差异。