Motor Phenotype in Neurodegenerative Disorders: Gait and Balance Platform Study Design Protocol for the Ontario Neurodegenerative Research Initiative (ONDRI)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The association of cognitive and motor impairments in Alzheimer's disease and other neurodegenerative diseases is thought to be related to damage in the common brain networks shared by cognitive and cortical motor control processes. These common brain networks play a pivotal role in selecting movements and postural synergies that meet an individual's needs. Pathology in this "highest level" of motor control produces abnormalities of gait and posture referred to as highest-level gait disorders. Impairments in cognition and mobility, including falls, are present in almost all neurodegenerative diseases, suggesting common mechanisms that still need to be unraveled. OBJECTIVE: To identify motor-cognitive profiles across neurodegenerative diseases in a large cohort of patients. METHODS: Cohort study that includes up to 500 participants, followed every year for three years, across five neurodegenerative disease groups: Alzheimer's disease/mild cognitive impairment, frontotemporal degeneration, vascular cognitive impairment, amyotrophic lateral sclerosis, and Parkinson's disease. Gait and balance will be assessed using accelerometers and electronic walkways, evaluated at different levels of cognitive and sensory complexity, using the dual-task paradigm. RESULTS: Comparison of cognitive and motor performances across neurodegenerative groups will allow the identification of motor-cognitive phenotypes through the standardized evaluation of gait and balance characteristics. CONCLUSIONS: As part of the Ontario Neurodegenerative Research Initiative (ONDRI), the gait and balance platform aims to identify motor-cognitive profiles across neurodegenerative diseases. Gait assessment, particularly while dual-tasking, will help dissect the cognitive and motor contribution in mobility and cognitive decline, progression to dementia syndromes, and future adverse outcomes including falls and mortality.
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».