Effect of Learning to Use a Mobility Aid on Gait and Cognitive Demands in People with Mild to Moderate Alzheimer’s Disease: Part II – 4-Wheeled Walker
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive deficits and gait problems are common and progressive in Alzheimer's disease (AD). Prescription of a 4-wheeled walker is a common intervention to improve stability and independence, yet can be associated with an increased falls risk. OBJECTIVES: 1) To examine changes in spatial-temporal gait parameters while using a 4-wheeled walker under different walking conditions, and 2) to determine the cognitive and gait task costs of walking with the aid in adults with AD and healthy older adults. METHODS: Twenty participants with AD (age 79.1±7.1 years) and 22 controls (age 68.5±10.7 years) walked using a 4-wheeled walker in a straight (6 m) and Figure of 8 path under three task conditions: single-task (no aid), dual-task (walking with aid), and multi-task (walking with aid while counting backwards by ones). RESULTS: Gait velocity was statistically slower in adults with AD than the controls across all conditions (all p values <0.025). Stride time variability was significantly different between groups for straight path single task (p = 0.045), straight path multi-task (p = 0.031), and Figure of 8 multi-task (0.036). Gait and cognitive task costs increased while multi-tasking, with performance decrement greater for people with AD. None of the people with AD self-prioritized gait over the cognitive task while walking in a straight path, yet 75% were able to shift prioritization to gait in the complex walking path. CONCLUSION: Learning to use a 4-wheeled walker is cognitively demanding and any additional tasks increases the demands, further adversely affecting gait. The increased cognitive demands result in a decrease in gait velocity that is greatest in adults with AD. Future research needs to investigate the effects of mobility aid training on gait performance.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».