A Cross Sectional Analysis of Physical Activity Engagement in Adults with Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To address the paucity of literature regarding the relationship between mild cognitive impairment and physical activity engagement, this study aimed to understand the relative contribution of cognitive, demographic, physical and psychological variables related to physical activity engagement in individuals with mild cognitive impairment. Method This was a descriptive, cross – sectional study of secondary data from 62 participants with MCI (mean age 70.53, SD = 6.34), 53.2% female, median MoCA 23 (IQR: 20, 24)) from the NeuroExercise study, a 12 – month PA intervention on the outcome of cognitive function. The independent variable of interest was global cognitive function. Age, gender, years of education, number of medications, handgrip strength, depression, and quality of life were treated as covariates. The dependent variable was PA engagement in minutes per week, using the LAPAQ physical activity questionnaire and the Actigraph triaxial accelerometer device. Results Hierarchical regression analyses showed no significant effect of cognitive function on physical activity engagement after controlling for the effects of covariates. Physical activity engagement was low relative to global physical activity guidelines ((M = 111.38, SD = 94.29) Actigraph ( t (51) = -2.95, p < .005) and the LAPAQ (M = 51.71, SD = 22.80), t (61) = -33.94, p = < .001)). A Bland- Altman measure of agreement demonstrated that objective and subjective measures of physical activity were not equivalent. Conclusions This sample of adults with MCI were not sufficiently physically active. Further, there was substantial variability between objective and subjective measures of physical activity engagement. Objective measurement of PA data may be more reliable for adults with mild cognitive impairment.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».