The relationship between dual-task and cognitive performance among elderly participants who exercise regularly
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The dual-task performance is associated with the functionality of the elderly and it becomes more complex with age. OBJECTIVE: To investigate the relationship between the Timed Up and Go dual task (TUG-DT) and cognitive tests among elderly participants who exercise regularly. METHOD: This study examined 98 non-institutionalized people over 60 years old who exercised regularly. Participants were assessed using the TUG-DT (i.e. doing the TUG while listing the days of the week in reverse order), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Clock Drawing Test (CDT), and the Mini Mental State Examination (MMSE). The motor (i.e. time and number of steps) and cognitive (i.e. number of correct words) data were collected from TUG-DT. We used a significance level of α=0.05 and SPSS 17.0 for all data analyses. RESULTS: This current elderly sample featured a predominance of women (69.4%) who were highly educated (median=10 years of education) compared to Brazilian population and mostly non-fallers (86.7%). The volunteers showed a good performance on the TUG-DT and the other cognitive tests, except the MoCA, with scores below the cutoff of 26 points. Significant and weak correlations were observed between the TUG-DT (time) and the visuo-spatial/executive domain of the MoCA and the MMSE. The cognitive component of the TUG-DT showed strong correlations between the total MoCA performance score and its visuo-spatial/executive domain. CONCLUSIONS: The use of the TUG-DT to assess cognition is promising; however, the use of more challenging cognitive tasks should be considered when the study population has a high level of education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».