Donepezil for gait and falls in mild cognitive impairment: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Cognitive enhancers are commonly prescribed to people with Alzheimer's disease and related dementias to improve cognition and function. However, their effectiveness for individuals in the pre-stages of dementia, particularly in functional motor outcomes, remains unknown. We aimed to determine the efficacy of donepezil, a cognitive enhancer that improves cholinergic neurotransmission, on gait performance in mild cognitive impairment (MCI). METHODS: This was a double-blind, placebo-controlled trial including 60 older adults with MCI, randomized to receive donepezil (10 mg/daily, maximal dose) or placebo. Primary outcome was gait speed (cm/s) under single and three dual-task conditions (counting backwards by 1 or 7 and naming animals) measured using an electronic walkway. Dual-task gait cost (DTC), a valid measure of motor-cognitive interaction, was calculated as the percentage change between single (S) and dual-task (D) gait speeds: [(S - D)/S] × 100. Secondary outcomes included attention, executive function, balance and falls. RESULTS: After 6 months, the donepezil group experienced an improvement in dual-task gait speed (range 4-11 cm/s), although this was not statistically significant. The donepezil group showed a significant reduction in DTC (improvement) by counting backwards by 1 and 7 compared with placebo (10.25% vs. 1.75%, P = 0.048; 21.38% vs. 14.64%, P = 0.037, intention-to-treat analysis). Per-protocol analyses showed that all three DTCs improved in the donepezil group, along with a non-significant reduction of rate of falls. CONCLUSIONS: Donepezil treatment improved dual-task gait speed and DTC in elderly patients with MCI. Our results support the concept of reducing falls in MCI by targeting the motor-cognitive interface.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».