Measuring treatment effects on dual-task performance: a framework for research and clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
The relevance of dual-task walking to everyday ambulation is widely acknowledged, and numerous studies have demonstrated that dual-task interference can significantly impact recovery of functional walking in people with neurological disorders. The magnitude and direction of dual-task interference is influenced by the interaction between the two tasks, including how individuals spontaneously prioritize their attention. Therefore, to accurately interpret and characterize dual-task interference and identify changes over time, it is imperative to evaluate single and dual-task performance in both tasks, as well as the tasks relative to each other. Yet, reciprocal dual-task effects (DTE) are frequently ignored. The purpose of this perspective paper is to present a framework for measuring treatment effects on dual-task interference, specifically taking into account the interactions between the two tasks and how this can provide information on whether overall dual-task capacity has improved or a different attentional strategy has been adopted. In discussing the clinical implications of using this framework, we provide specific examples of using this method and provide some explicit recommendations for research and clinical practice.
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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 | 0,433 | 0,326 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,026 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».