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Enregistrement W3188502802 · doi:10.3389/fnagi.2021.664558

Gait Kinematic and Kinetic Characteristics of Older Adults With Mild Cognitive Impairment and Subjective Cognitive Decline: A Cross-Sectional Study

2021· article· en· W3188502802 sur OpenAlexaff
Qian Zhong, Nawab Ali, Yaxin Gao, Han Wu, Xixi Wu, Cuiyun Sun, Jinhui Ma, Lehana Thabane, Ming Xiao, Qiumin Zhou, Ying Shen, Tong Wang, Yi Zhu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGaitSagittal planePhysical medicine and rehabilitationCognitive declineGait analysisCognitionMedicineKinematicsCross-sectional studyPhysical therapyPsychologyDementiaDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Older adults with mild cognitive impairment (MCI) have slower gait speed and poor gait performance under dual-task conditions. However, gait kinematic and kinetic characteristics in older adults with MCI or subjective cognitive decline (SCD) remain unknown. This study was designed to explore the difference in gait kinematics and kinetics during level walking among older people with MCI, SCD, and normal cognition (NC). Methods This cross-sectional study recruited 181 participants from July to December 2019; only 82 met the inclusion criteria and consented to participate and only 79 completed gait analysis. Kinematic and kinetic data were obtained using three-dimensional motion capture system during level walking, and joint movements of the lower limbs in the sagittal plane were analyzed by Visual 3D software. Differences in gait kinematics and kinetics among the groups were analyzed using multivariate analysis of covariance (MANCOVA) with Bonferroni post-hoc analysis. After adjusting for multiple comparisons, the significance level was p < 0.002 for MANCOVA and p < 0.0008 for post-hoc analysis. Results Twenty-two participants were MCI [mean ± standard deviation (SD) age, 71.23 ± 6.65 years], 33 were SCD (age, 72.73 ± 5.25 years), and 24 were NC (age, 71.96 ± 5.30 years). MANCOVA adjusted for age, gender, body mass index (BMI), gait speed, years of education, diabetes mellitus, and Geriatric Depression Scale (GDS) revealed a significant multivariate effect of group in knee peak extension angle ( F = 8.77, p < 0.0001) and knee heel strike angle ( F = 8.07, p = 0.001) on the right side. Post-hoc comparisons with Bonferroni correction showed a significant increase of 5.91° in knee peak extension angle ( p < 0.0001) and a noticeable decrease of 6.21°in knee heel strike angle ( p = 0.001) in MCI compared with NC on the right side. However, no significant intergroup difference was found in gait kinetics, including dorsiflexion, plantar flexion, knee flexion, knee extension, hip flexion, and hip extension( p > 0.002). Conclusion An increase of right knee peak extension angle and a decrease of right knee heel strike angle during level walking were found among older adults with MCI compared to those with NC.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, 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

Citations34
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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