Low Cognitive Function Is Associated With Reduced Functional Fitness Among Community-Dwelling Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Among older adults over 70, 22-30% report difficulty performing at least one activity of daily living (ADL). While the precipitants of ADL decline are multifactorial, over 50% of cognitively impaired adults require assistance with ADLs. The exact relationship between cognitive and functional decline remains unknown, but it is important to understand their relationship. Eighty-three older adults (80.9 + 5.4 years) enrolled in this study and completed functional fitness and cognitive assessments. Functional fitness assessments included: Short Physical Performance Battery (SPPB), 10-meter walk, dual-task, and power chair stand (average and peak). Cognition was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Visual Paired Comparison task (VPC). Categories of low cognitive function (LCF) and high cognitive function (HCF) were determined by VPC scores. SPPB was 10.2% greater among the HCF group. The HCF group walked 12.6% (0.16 m/s) faster than the LCF group. Dual-task (fast) performance was 13.2% faster among the HCF group. Additionally, when rising from a seated position during the average and peak power chair stand task, the HCF group moved 16.7% and 16.1% faster than the LCF group, respectively. MoCA scores were 2.8 points greater among the HCF group. Based on the current results, significant differences exist between cognitive groups suggesting a relationship between functional fitness and cognition. What remains unknown is the ability to influence functional fitness by changing cognition or vice versa. Future research is warranted to determine the relationship of change in either domain over time.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».