FUNCTIONAL FITNESS LEVELS REFLECT COGNITIVE HEALTH STATUS
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer’s disease currently affects 5.8 million people in the US and the number is projected to triple by 2050. As the baby boomer population ages, it is important to identify measures that correlate with cognitive decline. Measures that show a relationship with cognitive decline can serve as early indicators that a person is in need of a cognitive evaluation. PURPOSE: : The purpose of this evaluation was to determine if functional fitness tasks could accurately discriminate between older adults with and without mild cognitive impairment. METHODS: Adults 60+ years participated in the present investigation (n = 107). Each participant completed demographic questionnaires; completed two stationary cognitive tasks: Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and visual paired comparison (VPC); and completed four functional cognitive assessments: dual-task maximal speed (DTMS), dual-task habitual speed (DTHS), sit-to-stand power, timed up and go test (TUG). Participants with MoCA scores > 23 were classified as cognitively intact (CIN), whereas participants with MoCA scores < 23 were classified as cognitively impaired (CIM). A one-way ANOVA determined if there were significant differences between groups for each cognitive task. RESULTS: Eighty CIN and twenty-three CIM subjects completed all assessments. The CIN group had higher scores on the VPC task (p = .02), while exhibiting faster times to complete DTMS (p < .001), DTHS (p = .002), and TUG (p = .02) compared to the CIM group. No significant differences were found between the cognitive groups in sit-to-stand power variables: peak power (p = .08), average power (p = .07), and average velocity (p = .08). CONCLUSIONS: Functional fitness assessments distinguished between CIN and CIM groups. As these results indicate, functional fitness may be an indicator of cognitive status. Future investigations should longitudinally track both functional fitness and cognitive function to further elucidate this relationship.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».