Does Poor Gait Performance Predict Risk of Developing Dementia? Results From a Meta-analysis (P2.244)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this meta-analysis was to systematically examine the association of poor gait performance with incidence of dementia. Background: Poor gait performance predicts risk of developing dementia, but no structured critical evaluation has been studied this association yet. Methods: An English and French Medline search was conducted in June 2015, with no limit of date, using the Medical Subject Headings terms "Gait" OR "Gait Disorders, Neurologic" OR "Gait Apraxia" OR "Gait Ataxia" AND "Dementia" OR "Frontotemporal Dementia" OR "Dementia, Multi-Infarct" OR "Dementia, Vascular" OR "Alzheimer Disease" OR "Lewy Body Disease" OR "Frontotemporal Dementia With Motor Neuron Disease" [Supplementary Concept]. Poor gait performance was defined by standardized tests of walking, and dementia was diagnosed according to international consensus criteria. Four etiologies of dementia were identified: any dementia, Alzheimer disease (AD), vascular dementia (VaD), and non-AD (i.e., pooling VaD,mixed dementias, and other dementias). Fixed effects meta-analyses were performed on the estimates in order to generate summary values. Results: Of the 796 identified abstracts, 12 (1.5[percnt]) were included in this systematic review and meta-analysis. Poor gait performance predicted dementia (pooled Hazard Ratio [HR] combined with Relative Risk and Odds ratio=1.53 with P<0.001 for any dementia, pooled HR=1.79 with P<0.001 for VaD, HR=1.89 with P-value <0.001 for non-AD). Findings were weaker for predicting AD (HR=1.03 with P-value=0.004). Conclusions: This meta-analysis provides evidence that poor gait performance predicts dementia. This association depends on the type of dementia: poor gait performance is a stronger predictor of non-AD dementias than AD.
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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 | 0,017 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,068 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».