Concurrent Indicators of Gait Velocity and Variability Are Associated with 25-Year Cognitive Change: A Retrospective Longitudinal Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Physical function indicators, including gait velocity, stride time, and step length, are linked to neural and cognitive function, morbidity, and mortality. Whereas cross-sectional associations are well documented, far less is known about long-term patterns of cognitive change as related to objective indicators of mobility-related physical function. Methods: Using data from the Victoria Longitudinal Study, a long-term investigation of biological and health aspects of aging and cognition, we examined three aspects of cognition-physical function linkages in 121 older adults. First, we examined a simple marker of physical function (3 m timed-walk) as a predictor of cross-sectional differences and up to 25-year change for four indicators of cognitive function. Second, we tested associations between two markers of gait function derived from the GAITRite system (velocity and stride-time variability) and differences and change in cognition. Finally, we evaluated how increasing cognitive load during GAITRite assessment influenced the associations between gait and cognition. Results: The simple timed-walk measure, commonly used in clinical and research settings, was a minor predictor of change in cognitive function. In contrast, the objectively measured indicator of walking speed significantly moderated long-term cognitive change. Under increasing cognitive load, the moderating influence of velocity on cognitive change increased, with increasing variability in stride time also emerging as a predictor of age-related cognitive decline. Conclusion: These findings (a) underscore the utility of gait as a proxy for biological vitality and for indexing long-term cognitive change, and (b) inform potential mechanisms underlying age-related linkages in physical and cognitive function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».