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Enregistrement W2476678273 · doi:10.1212/wnl.86.16_supplement.p2.244

Does Poor Gait Performance Predict Risk of Developing Dementia? Results From a Meta-analysis (P2.244)

2016· article· en· W2476678273 sur OpenAlexaff
Olivier Beauchet, Joe Verghese, Gilles Allali

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaGaitPhysical medicine and rehabilitationMeta-analysisMedicineInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,068
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations2
Publié2016
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Résumé présentoui

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