A framework for secondary cognitive and motor tasks in dual-task gait testing in people with mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognition is a key factor in the regulation of normal walking and dual-task gait assessment is an accepted method to evaluate the relationship. The objective of this study was to create a framework for task complexity of concurrent motor and cognitive tasks with gait in people with mild cognitive impairment (MCI). METHODS: Community-dwelling people with MCI (n = 41, mean age = 76.20 ± 7.65 years) and cognitively normal controls (n = 41, mean age = 72.10 ± 3.80 years) participated in this study. Gait velocity was collected using an instrumented walkway under one single task and six combined tasks of motor and cognitive activities. The cognitive cost was the difference between the single gait task and each of the concurrent motor and cognitive challenges. A repeated two-way measure ANOVA assessed the effect of cognitive group and walking test condition for each gait task test. RESULTS: Gait velocity was significantly slower in the MCI group under all tasks. For both groups, the concurrent motor task of carrying a glass of water conferred a challenge not different from the cognitive task of counting backwards by ones. Performance of the complex cognitive task of serial seven subtractions reduced gait velocity in both groups, but produced a greater change in the MCI group (31.8%). CONCLUSIONS: Not all concurrent tasks challenge cognition-motor interaction equivalently. This study has created a framework of task difficulty which allows for the translation of dual-task test conditions to future research and clinical practice to ensure the accuracy of assessing patient deficits and risk.
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».