Heterogeneity in Association Between Cognitive Function and Gait Speed Among Older Adults: An Integrative Data Analysis Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing evidence shows that cognition and gait speed are associated and are important measures of health among older adults. However, previous studies have used different methods to assess these 2 outcomes and lack sufficient sample size to examine heterogeneity among subgroups. This study examined how the relationship between global cognitive function and gait speed are influenced by age, gender, and race utilizing an integrated data analysis approach. METHOD: Data on cognition (Montreal Cognitive Assessment [MoCA], Mini-Mental Status Examination [MMSE], and Modified Mini-Mental State Examination [3MSE]) and gait speed (range: 4-400 m) were acquired and harmonized from 25 research studies (n = 2802) of adults aged 50+ from the Wake Forest Older American Independence Center. Multilevel regression models examined the relationship between predicted values of global cognitive function (MoCA) and gait speed (4-m walk), including heterogeneity by age, race, and gender. RESULTS: Global cognitive function and gait speed exhibited a consistent positive relationship among whites with increasing age, while this was less consistent for African Americans. That is, there was a low correlation between global cognitive function and gait speed among African Americans aged 50-59, a positive correlation in their 60s and 70s, then a negative correlation thereafter. CONCLUSION: Global cognition and gait speed exhibited a curvilinear U-shaped relationship among whites; however, the association becomes inverse in African Americans. More research is needed to understand this racial divergence and could aid in identifying interventions to maintain cognitive and gait abilities across subgroups.
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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 | 0,043 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».