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Enregistrement W2897556787 · doi:10.3389/fneur.2018.00913

Cognitive Involvement in Balance, Gait and Dual-Tasking in Aging: A Focused Review From a Neuroscience of Aging Perspective

2018· review· en· W2897556787 sur OpenAlexafffund
Karen Li, Louis Bherer, Anat Mirelman, Inbal Maidan, Jeffrey M. Hausdorff

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalMontreal Heart InstituteUniversité de MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCognitionPsychologyTask (project management)Cognitive psychologyBalance (ability)GaitCognitive neurosciencePerspective (graphical)Cognitive trainingPhysical medicine and rehabilitationNeuroscienceComputer scienceMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A substantial corpus of evidence suggests that the cognitive involvement in postural control and gait increases with aging. A large portion of such studies were based on dual-task experimental designs, which typically use the simultaneous performance of a motor task (e.g., static or dynamic balancing, walking) and a continuous cognitive task (e.g., mental arithmetic, tone detection). This focused review takes a cognitive neuroscience of aging perspective in interpreting cognitive motor dual-task findings. Specifically, we consider the importance of identifying the neural circuits that are engaged by the cognitive task in relation to those that are engaged during motor task performance. Following the principle of neural overlap, dual-task interference should be greatest when the cognitive and motor tasks engage the same neural circuits. Moreover, the literature on brain aging in general, and models of dedifferentiation and compensation, in particular, suggest that in cognitive motor dual-task performance, the cognitive task engages different neural substrates in young as compared to older adults. Also considered is the concept of multisensory aging, and the degree to which the age-related decline of other systems (e.g., vision, hearing) contribute to cognitive load. Finally, we discuss recent work on focused cognitive training, exercise and multimodal training of older adults and their effects on postural and gait outcomes. In keeping with the principle of neural overlap, the available cognitive training research suggests that targeting processes such as dividing attention and inhibition lead to improved balance and gait in older adults. However, more studies are needed that include functional neuroimaging during actual, upright performance of gait and balance tasks, in order to directly test the principle of neural overlap, and to better optimize the design of intervention studies to improve gait and posture.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations267
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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