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Enregistrement W2807398150 · doi:10.1519/jpt.0000000000000194

Minimal Detectable Change in Dual-Task Cost for Older Adults With and Without Cognitive Impairment

2018· article· en· W2807398150 sur OpenAlexaboutno aff
Dawn M. Venema, H. Skovdahl Hansen, Robin High, Troy Goetsch, Ka‐Chun Siu

Notice bibliographique

RevueJournal of Geriatric Physical Therapy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationMontreal Cognitive AssessmentCognitionPhysical medicine and rehabilitationGaitTask (project management)Reliability (semiconductor)Cognitive declineTimed Up and Go testCognitive impairmentPsychologyPhysical therapyBalance (ability)MedicinePsychometricsDevelopmental psychologyDementiaPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Dual-task (DT) training has become a common intervention for older adults with balance and mobility limitations. Minimal detectable change (MDC) of an outcome measure is used to distinguish true change from measurement error. Few studies reporting on reliability of DT outcomes have reported MDCs. In addition, there has been limited methodological DT research on persons with cognitive impairment (CI), who have relatively more difficulty with DTs than persons without CI. The purpose of this study was to describe test-retest reliability and MDC for dual-task cost (DTC) in older adults with and without CI and for DTs of varying difficulty. METHODS: Fifty participants 65 years and older attended 2 test sessions within 7 to 19 days. Participants were in a high cognitive group (n = 27) with a Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score of 26 or more, or a low cognitive group (n = 23) with a MoCA score of less than 26. During both sessions, we used a pressure-sensing walkway to collect gait data from participants. We calculated motor DTC (the percent decline in motor performance under DT relative to single-task conditions) for 4 DTs: the Timed Up and Go (TUG) while counting forward by ones (TUG1) and counting backward by threes (TUG3); and self-selected walking speed (SSWS) with the same secondary tasks (SSWS1 and SSWS3). Intraclass correlation coefficients (ICCs) and MDCs were calculated for DTC for the time to complete the TUG and spatiotemporal gait variables during SSWS. A 3-way analysis of variance was used to compare differences in mean DTC between groups, tasks, and sessions. RESULTS AND DISCUSSION: ICCs varied across groups and tasks, ranging from 0.02 to 0.76. MDCs were larger for individuals with low cognition and for DTs involving counting backward by threes. For example, the largest MDC was 503.1% for stride width during SSWS3 for individuals with low cognition, and the smallest MDC was 5.6% for cadence during SSWS1 for individuals with high cognition. Individuals with low cognition demonstrated greater DTC than individuals with high cognition. SSWS3 and TUG3 resulted in greater DTC than SSWS1 and TUG1. There were no differences in DTC between sessions for any variable. CONCLUSIONS: Our study provides MDCs for DTC that physical therapists may use to assess change in older adults who engage in DT training. Persons with low cognition who are receiving DT training must exhibit greater change in DTC before one can be confident the change is real. Also, greater change must be observed for more challenging DTs. Thus, cognitive level and task difficulty should be considered when measuring change with DT training.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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