The neural substrate of gait and executive function relationship in elderly women: A PET study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Understanding the relationship between age-related gait impairment, such as slow gait, and executive functioning in seniors may help identify individuals at higher risk of mobility decline, falls, and progression to dementia at earlier stages. We aim to identify brain regions concomitantly associated with poor gait and executive functioning in a cohort of well-functioning elderly women. METHODS: In total, 149 well-functioning women aged 70.1 ± 6.2 years underwent FDG-PET to evaluate regional cerebral metabolic rates of glucose normalized in reference to cerebellar glucose metabolic value (normalized-rCMRglc) in 16 brain areas. We assessed gait speed, step length and cadence under usual and fast conditions. Executive function was assessed using Trail-Making-Tests (TMT) A and B. RESULTS: Adjusted multiple regression analyses for potential covariates showed that TMT-B and ΔTMT (TMT B-A) were associated with gait speed and cadence at fast condition. Lower normalized-rCMRglc in the posterior cingulate and primary sensorimotor cortices were associated with longer TMT-B and ΔTMT times (i.e., lower executive function) as well as with slower gait speed and lower cadence at fast condition. Slower gait speed and lower cadence at fast condition were also associated with lower normalized-rCMRglc in the occipital and parietal cortices. There were no other significant associations. CONCLUSIONS: In healthy elderly women without impending disability or cognitive impairment, reduced glucose metabolism in the posterior cingulate and primary sensorimotor cortices were associated with both lower gait performance and executive functioning. Our results suggest that gait control and executive functions might share the same neural substrate. Geriatr Gerontol Int 2017; 17: 1873-1880.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».