Comprehensive Geriat的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

另外網站Geriatric Assessment of Older Adults With Cancer During ...也說明:The study revealed a high prevalence of geriatric conditions, emphasising the importance of comprehensive assessment in managing elderly ...

國立臺北大學 資訊工程學系 林伯星所指導 林琪洲的 基於機器學習之功能性平衡自動快速評估系統 (2020),提出Comprehensive Geriat關鍵因素是什麼,來自於功能性平衡評估、柏格氏平衡量表、慣性測量單元、穿戴式裝置、機器學習、穿戴式裝置、機器學習。

而第二篇論文經國管理暨健康學院 健康產業管理研究所 林怜利所指導 張傑泰的 不同運動介入對銀髮族肌少症影響之探討- 以台北市某社區活動據點為例 (2019),提出因為有 高齡者、肌肉流失、綜合性運動的重點而找出了 Comprehensive Geriat的解答。

最後網站Comprehensive geriatric assessment in Swedish acute ...則補充:Comprehensive geriatric assessment (CGA) is a widely used approach in geriatric care and involves multidisciplinary assessments focused on ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Comprehensive Geriat,大家也想知道這些:

基於機器學習之功能性平衡自動快速評估系統

為了解決Comprehensive Geriat的問題,作者林琪洲 這樣論述:

在目前的社會中,有越來越多因為受傷、生病或是老化所造成的平衡度下降的問題。而傳統的功能性平衡評估的方法,非常耗時且沒有效率,更容易受到個人主觀因素導致量測誤差。這項研究提出了一套在無專業人員監督的條件之下,可以快速、方便、準確的預測受測者柏格氏平衡量表 (Berg Balance Scale; BBS) 分數的系統,該系統使用穿戴式慣性感測裝置搭配機器學習去預測受測者的BBS分數。一開始我們請受測者在身上7個部位穿戴感測裝置,並進行17項測試動作。再對穿戴部位與測試動作進行重要程度的排名並依排名去縮減慣性感測裝置及測試動作。最後發現受測者只需要在左大腿穿戴一顆慣性感測裝置,進行alterna

te foot on stool、standing on one foot (right foot)兩項簡單的測試動作,就可以得到自己的BBS分數,系統的平均絕對誤差 (mean absolute error; MAE) 為1.274,表明系統對於預測BBS量表分數具有極高的準確度。此外,這項研究還找出了對於預測BBS量表分數真正重要的Feature set、迴歸模型、穿戴裝置部位和測試動作,並且進行了排名,可以讓研究者在功能性平衡的研究做為參考。

不同運動介入對銀髮族肌少症影響之探討- 以台北市某社區活動據點為例

為了解決Comprehensive Geriat的問題,作者張傑泰 這樣論述:

研究目的:本研究主要探討不同運動介入對銀髮肌少症之影響-以台北市某社區活動據點為例。研究方法:本研究以三組不同運動組別,設計運動方案介入12周後,前後比對相關之數據,以Kruskal Wallis檢定統計分析不同運動項目介入後,各項背景變項對握力與步行速度之影響,對定義肌少症其中之握力與步行速度為前後測對照之值。研究對象以在社區從事一般性身體活動銀髮族平年齡為68歲,男性15人、女性41人每組約為20人共三組60人,全程完成為56人進行Kruskal Wallis檢定分析。研究結果:以性別、身高與年齡變項對於步行速度及握力有顯著差異(p < 0.05),其他如體重、BMI、居住縣市、教育程度

、是否獨居等,對於測試變項均無顯著差異(p > 0.05)。有進步但無達到顯著差異組別,分別為以節奏有氧組別,右手握力平均從23.83KG進步至23.88KG、左手握力平均從21.22KG進步至21.44KG、步行速度6公尺走路從4.6秒進步至4.0秒;體適能訓練組,左手握力從平均24.79KG進步至28.36KG; 肌力有氧訓練組,6公尺走路從4.2秒進步至3.2秒。結論:本研究以介入不同運動模式、多元性之運動及實施訓練時間應更長,以利銀髮族能夠藉由運動達到延緩肌肉流失,以達到延緩肌少症之實質目的。