Motor and Cognitive Trajectories Before Dementia: Results from Gait and Brain Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare the trajectories of motor and cognitive decline in older adults who progress to dementia with the trajectories of those who do not. To evaluate the added value of measuring motor and cognitive decline longitudinally versus cross-sectionally for predicting dementia. DESIGN: Prospective cohort study with 5 years of follow-up. SETTING: Clinic based at a university hospital in London, Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Community-dwelling participants aged 65 and older free of dementia at baseline (N=154). MEASUREMENTS: We evaluated trajectories in participants' motor performance using gait velocity and cognitive performance using the MoCA test twice a year for 5 years. We ascertained incident dementia risk using Cox regression models and attributable risk analyses. Analyses were adjusted using a time-dependent covariate. RESULTS: Overall, 14.3% progressed to dementia. The risk of dementia was almost 7 times as great for those whose gait velocity declined (hazard ratio (HR)=6.89, 95% confidence interval (CI)=2.18-21.75, p=.001), more than 3 times as great for those with cognitive decline (HR=3.61, 95% CI=1.28-10.13, p=.01), and almost 8 times as great in those with combined gait velocity and cognitive decline (HR=7.83, 95% CI=2.10-29.24, p=.002), with an attributable risk of 105 per 1,000 person years. Slow gait at baseline alone failed to predict dementia (HR=1.16, 95% CI=0.39-3.46, p=.79). CONCLUSION: Motor decline, assessed according to serial measures of gait velocity, had a higher attributable risk for incident dementia than did cognitive decline. A decline over time of both gait velocity and cognition had the highest attributable risk. A single time-point assessment was not sufficient to detect individuals at high risk of dementia.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».