Longitudinal Analysis of Physical Performance, Functional Status, Physical Activity, and Mood in Relation to Executive Function in Older Adults Who Fall
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine whether good executive function (EF; the cognitive processes important for goal-oriented and controlled behavior) at baseline and maintenance of EF over time predict maintenance of physical performance, functional status, physical activity, and mood over a 1-year period, and conversely, to examine whether baseline functioning in these noncognitive domains predicts maintenance of EF over the same period of time. DESIGN: 12-month prospective cohort study. SETTING: Vancouver Falls Prevention Clinic. PARTICIPANTS: Community-dwelling older adults (N = 199; mean age 81.6 ± 6.5; 63% female) referred to the clinic after a fall. MEASURMENTS: At each time point, structural equation modeling created a latent EF variable from performance on five EF tasks. Physical performance (physiological falls risk and gait speed), instrumental activities of daily living (IADLs), physical activity, and depressive symptoms were also assessed at each time point. RESULTS: Higher baseline EF predicted decreases in depressive symptoms (P = .005) and maintenance of IADLs (P = .006) from baseline to follow-up. Improvements in EF correlated with increases in gait speed (P = .005) and physical activity (P = .03) and with the maintenance of IADLs (P = .002) over follow-up. All effects were independent of demographic characteristics and global cognitive function. Baseline performance in the noncognitive domains did not predict changes in EF. CONCLUSION: In older fallers, EF is a marker of resiliency in several noncognitive domains and should therefore be assessed. Furthermore, interventions to improve EF should be tested in older fallers with EF deficits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».