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Enregistrement W2614632440 · doi:10.1001/jamaneurol.2017.0643

Association of Dual-Task Gait With Incident Dementia in Mild Cognitive Impairment

2017· article· en· W2614632440 sur OpenAlexafffund
Manuel Montero‐Odasso, Yanina Sarquis‐Adamson, Mark Speechley, Michael Borrie, Vladimir Hachinski, Jennie Wells, Patricia M. Riccio, Marcelo Schapira, Ervin Sejdić, Richard Camicioli, Robert Bartha, William E. McIlroy, Susan Hunter

Notice bibliographique

RevueJAMA Neurology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of AlbertaParkwood InstituteUniversity of WaterlooLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGaitDementiaPhysical medicine and rehabilitationCognitionNeuropsychologyMedicineCognitive declineHazard ratioCohortPsychologyPhysical therapyConfidence intervalInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Gait performance is affected by neurodegeneration in aging and has the potential to be used as a clinical marker for progression from mild cognitive impairment (MCI) to dementia. A dual-task gait test evaluating the cognitive-motor interface may predict dementia progression in older adults with MCI. Objective: To determine whether a dual-task gait test is associated with incident dementia in MCI. Design, Setting, and Participants: The Gait and Brain Study is an ongoing prospective cohort study of community-dwelling older adults that enrolled 112 older adults with MCI. Participants were followed up for 6 years, with biannual visits including neurologic, cognitive, and gait assessments. Data were collected from July 2007 to March 2016. Main Outcomes and Measures: Incident all-cause dementia was the main outcome measure, and single- and dual-task gait velocity and dual-task gait costs were the independent variables. A neuropsychological test battery was used to assess cognition. Gait velocity was recorded under single-task and 3 separate dual-task conditions using an electronic walkway. Dual-task gait cost was defined as the percentage change between single- and dual-task gait velocities: ([single-task gait velocity - dual-task gait velocity]/ single-task gait velocity) × 100. Cox proportional hazard models were used to estimate the association between risk of progression to dementia and the independent variables, adjusted for age, sex, education, comorbidities, and cognition. Results: Among 112 study participants with MCI, mean (SD) age was 76.6 (6.9) years, 55 were women (49.1%), and 27 progressed to dementia (24.1%), with an incidence rate of 121 per 1000 person-years. Slow single-task gait velocity (<0.8 m/second) was not associated with progression to dementia (hazard ratio [HR], 3.41; 95% CI, 0.99-11.71; P = .05)while high dual-task gait cost while counting backward (HR, 3.79; 95% CI, 1.57-9.15; P = .003) and naming animals (HR, 2.41; 95% CI, 1.04-5.59; P = .04) were associated with dementia progression (incidence rate, 155 per 1000 person-years). The models remained robust after adjusting by baseline cognition except for dual-task gait cost when dichotomized. Conclusions and Relevance: Dual-task gait is associated with progression to dementia in patients with MCI. Dual-task gait testing is easy to administer and may be used by clinicians to decide further biomarker testing, preventive strategies, and follow-up planning in patients with MCI. Trial Registration: clinicaltrials.gov: NCT03020381.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeObservationnel
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

Citations372
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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