White Matter Volume Mediates the Relationship Between Self-Efficacy and Mobility in Older Women
Notice bibliographique
Résumé
Background/Study Context: With our aging population, understanding determinants of healthy aging is a priority. One essential component of healthy aging is mobility. Although self-efficacy can directly impact mobility in older adults, it is unknown what role brain health may play in this relationship. METHODS: The authors conducted a cross-sectional pilot analysis of community-dwelling women (N = 80, mean age = 69 years) to examine whether brain volume mediates the relationship between falls-related self-efficacy, as measured by the Activities-specific Balance Confidence (ABC) scale, and mobility, as measured by the Timed Up and Go (TUG) test. Age, depression, education, functional comorbidities, and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were included in the model as covariates. RESULTS: The authors report that total white matter volume, specifically, significantly mediates the relationship between self-efficacy and mobility, where higher self-efficacy was associated with greater white matter volume (r = .28), which, in turn, was associated with better mobility (r = -.30). CONCLUSION: This pilot study extends our understanding of the psychosocial and neurological factors that contribute to mobility and provides insight into effective strategies that may be used to improve functional independence among older adults. Future prospective and intervention studies are required to further elucidate the nature of the relationship between self-efficacy, mobility, and brain health.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».