Are Cognitive Subtypes Associated with Dual-Task Gait Performance in a Clinical Setting?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poor dual-task gait (walking while performing a cognitively demanding task) has been linked to progression to dementia in older adults with mild cognitive impairment (MCI). However, many of these findings come from research environments; gait performance across the cognitive spectrum has not previously been studied in a clinical setting. OBJECTIVE: To examine whether patients from a memory clinic show differences in usual and dual-task gait speed and dual-task cost (DTC) based on cognitive diagnosis. METHODS: Patients in the Aging Brain and Memory Clinic (London, ON) performed a usual gait walk and three dual-task gait walks: counting backwards by ones, naming animals, and counting backwards by seven (serial sevens) out loud. Patients were timed with a stopwatch over a six-meter path marked on the floor. One-way ANOVA was performed to evaluate associations between gait speed and DTC (%) across groups. RESULTS: One hundred ninety-four patients with subjective cognitive impairment (SCI; n = 46), MCI (n = 77), or dementia (n = 71) were assessed. Performance in usual (p < 0.001) and dual-task gait speed (counting gait p < 0.001; naming animals p < 0.001; serial sevens p = 0.004) decreased across the spectrum of cognitive impairment. Patients with dementia had significantly higher DTC in both counting gait (p = 0.02) and naming animals (p = 0.04) conditions compared with patients with SCI and MCI, who had statistically similar DTC in all conditions. CONCLUSION: Dual-task gait performance significantly declines across the cognitive spectrum in a clinical setting. Dual-task gait testing may be used in conjunction with traditional assessments for diagnosing cognitive impairments.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».