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Enregistrement W3106281251 · doi:10.3389/fnagi.2020.588653

Postural Control While Walking Interferes With Spatial Learning in Older Adults Navigating in a Real Environment

2020· article· en· W3106281251 sur OpenAlexaff
Catherine P. Agathos, Stephen Ramanoël, Marcia Bécu, Delphine Bernardin, Christophe Habas, Angelo Arleo

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensEssilor (Canada)
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationSpatial learningPsychologyControl (management)Computer scienceCognitive psychologyMedicineNeuroscienceCognitionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive demands for postural control increase with aging and cognitive-motor interference (CMI) exists for a number of walking situations, especially with visuo-spatial cognitive tasks. Such interference also influences spatial learning abilities among older adults; however, this is rarely considered in research on aging in spatial navigation. We posited that visually and physically exploring an unknown environment may be subject to CMI for older adults. We investigated potential indicators of postural control interfering with spatial learning. Given known associations between age-related alterations in gait and brain structure, we also examined potential neuroanatomical correlates of this interference. Fourteen young and 14 older adults had to find an invisible goal in an unfamiliar, real, ecological environment. We measured walking speed, trajectory efficiency (direct route over taken route) and goal fixations (proportion of visual fixations toward the goal area). We calculated the change in walking speed between the first and last trials and adaptation indices for all three variables to quantify their modulation across learning trials. All participants were screened with a battery of visuo-cognitive tests. Eighteen of our participants (10 young, 8 older) also underwent a magnetic resonance imaging (MRI) examination. Older adults reduced their walking speed considerably on the first, compared to the last trial. The adaptation index of walking speed correlated positively with those of trajectory efficiency and goal fixations, indicating a reduction in resource sharing between walking and encoding the environment. The change in walking speed correlated negatively with gray matter volume in superior parietal and occipital regions and the precuneus. We interpret older adults' change in walking speed as indicative of CMI, similar to dual task costs. This is supported by the correlations between the adaptation indices and between the change in walking speed and gray matter volume in brain regions that are important for navigation, given that they are involved in visual attention, sensory integration and encoding of space. These findings under ecological conditions in a natural spatial learning task question what constitutes dual tasking in older adults and they can lead future research to reconsider the actual cognitive burden of postural control in aging navigation research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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