Working Memory Differences Between Fallers and Non Fallers
Notice bibliographique
Résumé
Falls are a major concern for older adults and their quality of life. Cognitive impairment is associated with falls in older adults; however, the electrophysiology while performing a working memory task has not been investigated. Working memory is a necessity for everyday function (walking, postural control, conversing), and the processing of a stimulus to elicit the appropriate response might lead to important insights into potential causes for falls and help us identify older adults at risk or develop future intervention strategies. PURPOSE: To examine differences between Non-Fallers and Fallers in performance on a working memory task and corresponding electrophysiology. METHODS: Older adults (n=38, female=23) aged 60 - 80 years (m=68.8, SD=4.7) completed two separate sessions on two separate days. The first session incorporated general demographic questionnaires and mobility and neuropsychological assessments. Participants were classified as Non-Fallers or Fallers based on their self-reported falls history over the past 12 months. In the second session we assessed working memory using the n-back (0-, 1-, 2-), while behavioural and electroencephalograms (EEG) results were recorded. RESULTS: In the 2-Back test, the EEG results showed that Fallers were more impaired in processing the stimuli, with earlier latencies for the N2 (p<0.001) and P3 (p<0.001) components in comparison to Non-Fallers. As well, delayed peak latencies in the N2 (r=0.507, p=0.01) and P3 (r=0.451, p=0.024) components were associated with increased accuracy in the working memory task. CONCLUSIONS: Fallers show processing impairments in working memory compared to Non-Fallers. Future studies should consider incorporating working memory as a component of falls risk screening for older adults.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».