Normative Data for a Tablet-Based Dual-Task Assessment in Healthy Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study is to provide normative data for a tablet-based dual-task assessment in older adults without cognitive deficits. METHOD: In total, 264 participants aged between 60 and 90 years, French and English-speaking, were asked to perform two discrimination tasks, alone and concurrently. The participants had to answer as fast as possible to one or two images appearing in the center of the tablet by pressing to the corresponding buttons. Normative data are provided for reaction time (RT), coefficient of variation, and accuracy. Analyses of variance were performed by trial types (single-pure, single-mixed, dual-mixed), and linear regressions assessed the relationship between performance and sociodemographic characteristics. RESULTS: The participants were highly educated and a large proportion of them were women (73.9%). The accuracy on the task was very high across all blocks. RT data revealed both a task-set cost and a dual-task cost between the blocks. Age was associated with slower RT and with higher coefficient of variability. Men were significantly slower on dual-mixed trials, but their coefficient of variability was lower on single-pure trials. Education was not associated with performance. CONCLUSIONS: This study provides normative data for a tablet-based dual-task assessment in older adults without cognitive impairment, which was lacking. All participants completed the task with good accuracy in less than 15 minutes and thus, the task is transferable to clinical and research settings.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».