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Enregistrement W2346038016 · doi:10.1093/gerona/glw080

Aging, the Central Nervous System, and Mobility in Older Adults: Interventions

2016· article· en· W2346038016 sur OpenAlexaff
Vijay R. Varma, Jeffrey M. Hausdorff, Stephanie A. Studenski, Caterina Rosano, Richard Camicioli, Neil B. Alexander, Wen Chen, Lewis A. Lipsitz, Michelle C. Carlson

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésPsychological interventionIntervention (counseling)GerontologyMultidisciplinary approachCognitionPsychologyMedicineNeurosciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research suggests that the central nervous system (CNS) and mobility are closely linked. CNS-mediated mobility impairment may represent a potentially new and prevalent syndrome within the older adult populations. Interventions targeting this group may have the potential to improve mobility and cognition and prevent disability. METHODS: In 2012, the Gerontological Society of America (GSA) and the National Institute on Aging (NIA) sponsored a 3-year conference workshop series, "Aging, the CNS, and Mobility." The goal of this third and final conference was to (i) report on the state of the science of interventions targeting CNS-mediated mobility impairment among community-dwelling older adults and (ii) partnering with the NIA, explore the future of research and intervention design focused on a potentially novel aging syndrome. RESULTS: Evidence was presented in five main intervention areas: (i) pharmacology and diet; (ii) exercise; (iii) electrical stimulation; (iv) sensory stimulation/deprivation; and (v) a combined category of multimodal interventions. Workshop participants identified important gaps in knowledge and key recommendations for future interventions related to recruitment and sample selection, intervention design, and methods to measure effectiveness. CONCLUSIONS: In order to develop effective preventive interventions for this prevalent syndrome, multidisciplinary teams are essential particularly because of the complex nature of the syndrome. Additionally, integrating innovative methods into the design of interventions may help researchers better measure complex mechanisms, and finally, the value of understanding the link between the CNS and mobility should be conveyed to researchers across disciplines in order to incorporate cognitive and mobility measurements into study protocols.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,406
Écart entre enseignants0,343 · 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 tête enseignante, 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

Citations38
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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