39 A Model of Gait and Falls in Older Adults with Dementia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Older people with cognitive impairment are at increased risk of falls; however, fall prevention strategies have limited success in reducing fall risks in this population (Fernando E, Fraser M, Hendriksen J et al. Physiotherapy Canada. 2017; 69: 161–170). We aim to present a model of factors contributing to gait and falls in older adults with dementia. Methods The model was developed based on an in-depth review of literature on fall risk factors particularly in people with dementia, and the relationship between cognition and gait, and their joint impact on risk of falls. Results Cognitive and motor functions are closely related as they share neuroanatomy (Rosso AL, Studenski SA, Chen WG et al. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2013; 68: 1379–1386). This close relationship has been confirmed by imaging, observational and interventional studies. Executive function is the cognitive domain most commonly associated with gait dysfunction (Cohen JA, Verghese J, Zwerling JL. Maturitas. 2016; 93: 73-77). The sub-domains of executive function(Sachdev PS, Blacker D, Blazer DG et al. Neurology. 2014; 10: 634-642) - attention, sensory integration and motor planning affect risk of falls through gait dysfunction; whereas other non-gait associated sub-domains of executive function - cognitive flexibility, judgement and inhibitory control affect risk of falls through risk taking behaviour. Conclusion Gait, cognition and falls are closely related. The comoridity and interaction between gait abnormality and cognitive impairment may be the underlying mechanism behind the high prevalence of falls in older adults with dementia. Gait and cognitive assessment with particular focus on executive function, should be integrated in fall risk screening. Assessment results should inform interventions developed by a multidisciplinary team and may include strategies such as customised gait training and behavioural modulation. A comprehensive multidisciplinary approach could be more effective in reducing fall risks in older adults with dementia.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».