Zobrazeno 1 - 10
of 36
pro vyhledávání: '"24-h activity"'
Autor:
Mette Merete Pedersen, Helle Gybel Juul-Larsen, Rasmus Hoxer Brødsgaard, Baker Jawad, Jonathan F. Bean, Janne Petersen, Thomas Bandholm
Publikováno v:
Experimental Gerontology, Vol 196, Iss , Pp 112582- (2024)
Introduction: Older adults are at risk of developing new or worsened disability when hospitalized for acute medical illness. This study is a secondary analysis of the STAND-Cph trial on the effect of a simple strength training intervention initiated
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/dd6e2d06033a4daca7efb9fe30a29766
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Psychological Medicine, 53(4), 1418-1425. Cambridge University Press
Psychological Medicine, 53, 1418-1425. Cambridge University Press
Psychological Medicine, 53, 1418-1425. Cambridge University Press
BackgroundIn older populations disturbed 24-h activity rhythms, poor sleep, and depressive symptoms are often lingering and co-morbid, making treatment difficult. To improve insights into these commonly co-occurring problems, we assessed the bidirect
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::39d693381c233c78e55ee9b3401c881b
https://hdl.handle.net/20.500.11755/da0baa9d-1e48-4b47-9aed-abbf8903f39b
https://hdl.handle.net/20.500.11755/da0baa9d-1e48-4b47-9aed-abbf8903f39b
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 12, Iss 5, p 2488 (2022)
The identification of geriatric depression and anxiety is important because such conditions are the most common comorbid mood problems that occur in older adults. The goal of this study was to build a machine learning framework that identifies geriat
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8ad07a57bb4a416e9d287b809f3cec34
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Koivukoski, Henriikka, Hasanen, Elina, Tolvanen, Asko, Chua, Terence, Chia Michael, Vehmas, Hanna, Sääkslahti, Arja
Background The World Health Organization (WHO) has developed guidelines for 24-h physical activity (PA), sedentary behaviour and sleep for young children. Lower socioeconomic status (SES) has been linked to a lower likelihood of meeting these guideli
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1222::86913d6177db1efb7a29809e3947cf7f
http://urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-202301031084
http://urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-202301031084
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Applied Sciences; Volume 12; Issue 5; Pages: 2488
The identification of geriatric depression and anxiety is important because such conditions are the most common comorbid mood problems that occur in older adults. The goal of this study was to build a machine learning framework that identifies geriat
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::3f6bf40fe7eb68e56c86c8cbf0f36b47