Falls in Cognitively Impaired Older Adults: Implications for Risk Assessment And Prevention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To provide an overview of the role of cognition in falls, with potential implications for managing and preventing falls in older adults. DESIGN: Review. SETTING: Observational and interventional studies addressing the role of cognition on falls. PARTICIPANTS: Community-dwelling older adults (65 years and older). MEASUREMENTS: The relationship between gait and cognition in aging and neurodegeneration was reviewed in the medical literature to highlight the role of brain motor control deficits in fall risk. The benefits of dual-task gait assessments as a marker of fall risk were reviewed. Therapeutic approaches for reducing falls by improving certain aspects of cognition were appraised. RESULTS: Low performance in attention and executive function are associated with gait slowing, instability, and future falls. Drug-enhancement of cognition may reduce falls in Parkinson's disease, and cognitive training, dual-task training, and virtual reality modalities are promising to improve mobility in sedentary older adults and in those with cognitive impairment and dementia. CONCLUSION: Falls remain common in older people, with higher prevalence and morbidity in those who are cognitively impaired. Disentangling the mechanism and contribution of cognitive deficits in fall risk may open new treatment approaches. Mounting evidence supports that cognitive therapies help reduce falls.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».