Aging, the Central Nervous System, and Mobility in Older Adults: Neural Mechanisms of Mobility Impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobility is crucial for successful aging and is impaired in many older adults. We know very little about the subtle, subclinical age-related changes in the central nervous system (CNS) that mediate mobility impairment. METHODS: A conference series focused on aging, the CNS, and mobility was launched. The second conference addressed major age-associated mechanisms of CNS-mediated mobility impairment. Speakers and conference attendees recommended key areas for future research, identified barriers to progress, and proposed strategies to overcome them. RESULTS: Priorities identified for future research include (a) studying interactions among different mechanisms; (b) examining effects of interventions targeting these mechanisms; (c) evaluating the effect of genetic polymorphisms on risks and course of age-related mobility impairment; and (d) examining the effect of age on CNS repair processes, neuroplasticity, and neuronal compensatory mechanisms. Key strategies to promote research include (a) establish standard measures of mobility across species; (b) evaluate the effect of aging in the absence of disease on CNS and mobility; and (c) use advanced computational methods to better evaluate the interactions between CNS and other systems involved in mobility. CONCLUSIONS: CNS is a major player in the process, leading to mobility decline with aging. Future research in this area has the potential to prolong independence in older persons. Better interactions among disciplines and shared research paradigms are needed to make progress. Research priorities include the development of innovative approaches to integrate research on aging, cognition, and movement with attention to neurovascular function, neuroplasticity, and neurophysiological reserve.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».