White matter integrity is associated with gait impairment and falls in mild cognitive impairment. Results from the gait and brain study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mild Cognitive Impairment (MCI) is an intermediate state between normal cognition and dementia that is associated with twice the risk of falls. It is unknown whether white matter integrity (WMI) is associated with increased risk of falls in MCI. The purpose of this study was to evaluate if early changes in WMI were associated with gait impairment and falls. METHODS: Forty-three participants with MCI from the Gait and Brain Study underwent standardized assessment of cognition, gait performance under single and dual-task conditions (walking while talking), and WMI using 3 Tesla diffusion tensor imaging (DTI). Macro-structural imaging characteristics (white and grey matter morphology) as well as microstructural WMI parameters were examined for associations with falls and gait performance. Significantly associated WM tracts were then used to test the interplay between WMI and history of falls, after adjusting for other important covariates. RESULTS: Multiple WM tracts (corpus callosum, forceps minor, and the left inferior fronto-occipital fasciculus) were significantly associated with history of falls and lower dual-task gait performance. A multivariable regression model showed that fall history was associated with the radial diffusivity in the forceps minor, even after adjusting for education, sex, BMI, MMSE scores, comorbidities, gait velocity and WMH volume as covariates. CONCLUSIONS: Multiple WM tracts that are known to be involved in executive and visuospatial functions were preferentially affected in MCI individuals with history of falls. Our preliminary findings support the notion that WMI in key brain regions may increase risk of falls in older adults with MCI.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».