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Enregistrement W2598058057 · doi:10.3389/fnagi.2017.00080

Effects of Aging in Multisensory Integration: A Systematic Review

2017· review· en· W2598058057 sur OpenAlexaboutno aff
Alix L. de Dieuleveult, Petra Siemonsma, Jan B. F. van Erp, Anne-Marie Brouwer

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2017
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020European Commission
Mots-clésScopusCognitionPopulationGerontologyPsychologyTask (project management)Systematic reviewMedicineMEDLINEPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multisensory integration (MSI) is the integration by the brain of environmental information acquired through more than one sense. Accurate MSI has been shown to be a key component of successful aging and to be crucial for processes underlying activities of daily living (ADLs). Problems in MSI could prevent older adults (OA) to age in place and live independently. However, there is a need to know how to assess changes in MSI in individuals. This systematic review provides an overview of tests assessing the effect of age on MSI in the healthy elderly population (aged 60 years and older). A literature search was done in Scopus. Articles from the earliest records available to January 20, 2016, were eligible for inclusion if assessing effects of aging on MSI in the healthy elderly population compared to younger adults (YA). These articles were rated for risk of bias with the Newcastle-Ottawa quality assessment. Out of 307 identified research articles, 49 articles were included for final review, describing 69 tests. The review indicated that OA maximize the use of multiple sources of information in comparison to YA (20 studies). In tasks that require more cognitive function, or when participants need to adapt rapidly to a situation, or when a dual task is added to the experiment, OA have problems selecting and integrating information properly as compared to YA (19 studies). Additionally, irrelevant or wrong information (i.e., distractors) has a greater impact on OA than on YA (21 studies). OA failing to weigh sensory information properly, has not been described in previous reviews. Anatomical changes (i.e., reduction of brain volume and differences of brain areas' recruitment) and information processing changes (i.e., general cognitive slowing, inverse effectiveness, larger time window of integration, deficits in attentional control and increased noise at baseline) can only partly explain the differences between OA and YA regarding MSI. Since we have an interest in successful aging and early detection of MSI issues in the elderly population, the identified tests form a good starting point to develop a clinically useful toolkit to assess MSI in healthy OA.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations197
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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