Walking Energetics, Fatigability, and Fatigue in Older Adults: The Study of Energy and Aging Pilot
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Slow gait speed increases morbidity and mortality in older adults. We examined how preferred gait speed is associated with energetic requirements of walking, fatigability, and fatigue. METHODS: Older adults (n = 36, 70-89 years) were categorized as slow or fast walkers based on median 400-m gait speed. We measured VO2peak by graded treadmill exercise test and VO2 during 5-minute treadmill walking tests at standard (0.72 m/s) and preferred gait speeds. Fatigability was assessed with the Situational Fatigue Scale and the Borg rating of perceived exertion at the end of walking tests. Fatigue was assessed by questionnaire. RESULTS: Preferred gait speed over 400 m (range: 0.75-1.58 m/s) averaged 1.34 m/s for fast walkers versus 1.05 m/s for slow walkers (p < .001). VO2peak was 26% lower (18.5 vs 25.1ml/kg/min, p = .001) in slow walkers than fast walkers. To walk at 0.72 m/s, slow walkers used a larger percentage of VO2peak (59% vs 42%, p < .001). To walk at preferred gait speed, slow walkers used more energy per unit distance (0.211 vs 0.186ml/kg/m, p = .047). Slow walkers reported higher rating of perceived exertion during walking and greater overall fatigability on the Situational Fatigue Scale, but no differences in fatigue. CONCLUSIONS: Slow walking was associated with reduced aerobic capacity, greater energetic cost of walking, and greater fatigability. Interventions to improve aerobic capacity or decrease energetic cost of walking may prevent slowing of gait speed and promote mobility in older adults.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».