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Enregistrement W2927823757 · doi:10.2147/cia.s198697

<p>The association between cognition and dual-tasking among older adults: the effect of motor function type and cognition task difficulty</p>

2019· article· en· W2927823757 sur OpenAlexaboutno aff
Hossein Ehsani, Kathy O’Connor, Edward Zamrini, Coco Victoria Gomez Tirambulo, Nima Toosizadeh

Notice bibliographique

RevueClinical Interventions in Aging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésCognitionPhysical medicine and rehabilitationTask (project management)MedicineAudiologyMontreal Cognitive AssessmentElementary cognitive taskCognitive impairmentPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dual-task actions challenge cognitive processing. The usefulness of objective methods based on dual-task actions to identify the cognitive status of older adults has been previously demonstrated. However, the properties of select motor and cognitive tasks are still debatable. We investigated the effect of cognitive task difficulty and motor task type (walking versus an upper-extremity function [UEF]) in identifying cognitive impairment in older adults. METHODS: Older adults (≥65 years) were recruited, and cognitive ability was measured using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Participants performed repetitive elbow flexion under three conditions: 1) at maximum pace alone (Single-task); and 2) while counting backward by ones (Dual-task 1); and 3) threes (Dual-task 2). Similar single- and dual-task gait were performed at normal speed. Three-dimensional kinematics were measured for both motor functions using wearable sensors. RESULTS: >0.26). CONCLUSION: This study demonstrated that counting backward by threes within a UEF dual-task experiment was a pertinent and challenging enough task to detect cognitive impairment in older adults. Additionally, UEF was superior to gait as the motor task component of the dual-task. The UEF dual-task could be applied as a quick memory screen in a clinical setting.

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)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations68
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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