Gait Variability Is Associated With Frailty in Community-dwelling Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The relationship between frailty and gait characteristics other than velocity has received little attention. Gait variability quantifies the automaticity of gait with greater variability usually indicating an irregular and unstable gait. High gait variability reflects the loss of gait regulation and predicts mobility decline and falls, which may reveal systemic vulnerability. Thus, we hypothesize that high gait variability may be associated with frailty phenotype. METHODS: Cross-sectional study including 100 community-dwelling women and men 75 years and older. Frailty was defined using validated phenotypic criteria and two additional frailty indexes that omit gait velocity criterion were used to verify associations between frailty and quantitative gait parameters. Gait was assessed under usual and fast pace using an electronic walkway. RESULTS: Frailty phenotype was identified in 20% of the participants and at least one component of frailty was present in 75%. Linear regression models were generated to explore the associations between frailty and gait variability. In the univariate regression model, frailty was associated with higher variability for all the gait parameters of interest. After adjustments, stride time variability under fast gait condition was the most prominent parameter consistently associated with frailty. This association remained significant in two additional frailty indexes that omit gait velocity criterion. CONCLUSION: Frailty is associated with low performance in several quantitative gait parameters beyond velocity of which the most prominent is high stride time variability. This finding may help to understand the high risk of falls and mobility decline in people with frailty.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».