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Enregistrement W2112573938 · doi:10.1093/gerona/glt089

Aging, the Central Nervous System, and Mobility

2013· article· en· W2112573938 sur OpenAlexaff
Andrea Rosso, Stephanie A. Studenski, Wen Chen, Howard Aizenstein, Neil B. Alexander, David A. Bennett, Sandra E. Black, Richard Camicioli, Michelle C. Carlson, Luigi Ferrucci, Jack M. Guralnik, Jeffrey M. Hausdorff, Jeffrey Kaye, Lenore J. Launer, Lewis A. Lipsitz, Joe Verghese, Caterina Rosano

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingUniversity of Pittsburgh
Mots-clésTerminologyPsychological interventionIntervention (counseling)GerontologyMedicineDiseaseDisciplineLife course approachPsychologyDevelopmental psychologyPolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mobility limitations are common and hazardous in community-dwelling older adults but are largely understudied, particularly regarding the role of the central nervous system (CNS). This has limited development of clearly defined pathophysiology, clinical terminology, and effective treatments. Understanding how changes in the CNS contribute to mobility limitations has the potential to inform future intervention studies. METHODS: A conference series was launched at the 2012 conference of the Gerontological Society of America in collaboration with the National Institute on Aging and the University of Pittsburgh. The overarching goal of the conference series is to facilitate the translation of research results into interventions that improve mobility for older adults. RESULTS: Evidence from basic, clinical, and epidemiological studies supports the CNS as an important contributor to mobility limitations in older adults without overt neurologic disease. Three main goals for future work that emerged were as follows: (a) develop models of mobility limitations in older adults that differentiate aging from disease-related processes and that fully integrate CNS with musculoskeletal contributors; (b) quantify the contribution of the CNS to mobility loss in older adults in the absence of overt neurologic diseases; (c) promote cross-disciplinary collaboration to generate new ideas and address current methodological issues and barriers, including real-world mobility measures and life-course approaches. CONCLUSIONS: In addition to greater cross-disciplinary research, there is a need for new approaches to training clinicians and investigators, which integrate concepts and methodologies from individual disciplines, focus on emerging methodologies, and prepare investigators to assess complex, multisystem associations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations294
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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