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Enregistrement W3188984747 · doi:10.1002/alz.057692

COVID‐19 and preclinical Alzheimer disease: Driving, mobility, activity and experiences of older adults in the United States

2021· article· en· W3188984747 sur OpenAlexaff
Sayeh Bayat, Ganesh M. Babulal, Michael J. Widener, Suzanne E. Schindler, John C. Morris, Alex Mihailidis, Catherine M. Roe

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseGerontologyPandemicMedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakAlzheimer's diseasePsychologyOutbreakVirologyInfectious disease (medical specialty)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background As the world grapples with the COVID‐19 pandemic, there have been widespread disruptions to everyday life due to social distancing. Older adults with Alzheimer disease (AD) are at increased risk of morbidity and mortality from COVID‐19. It is unknown how COVID‐19 affects the mobility patterns of older adults with preclinical AD. Since before the pandemic, we have been monitoring the driving behaviors of older adults, enabling us to evaluate the impact of the pandemic on individuals with and without preclinical AD. Method We used in‐vehicle Global Positioning System (GPS) devices to study driving behaviors of 115 older adults enrolled in the DRIVES study (aged 65+) from 1/1/2019 to 31/12/2020. The cohort included 62 individuals with preclinical AD (PreAD) and 53 without preclinical AD (CTL), as determined by cerebrospinal fluid biomarkers. All participants completed an online survey about their overall experiences during the pandemic. Using the GPS data, we determined the average monthly distance travelled, and the number of visitations to destinations categorized as food shopping, place of worship, restaurant, leisure, or health. All measures were computed monthly. Result oth groups experienced an approximate 40% decline in average monthly distance travelled overall after the start of the pandemic (PreAD: 1287.92 to 783.38 km vs. CTL: 1751.26 to 1053.29 km). Visits to places of worship, restaurants, leisure and health places declined by 70%, 46%, 23%, and 23% for the PreAD group, and by 48%, 31%, 48%, and 22% for the CTL group, respectively. However, the pandemic did not result in a significant decline in Food Shopping among either of the groups. Overall, compared to the CTL group, the PreAD group experienced a higher level of stress in response to the recommendations for socially distancing (p<0.01), more uncertainty about their risk of COVID‐19 (p<0.05), more decline in trips for worship (p<0.05) and less decline in trips for leisure (p<0.01). Conclusion Our findings indicate decreased mobility in all older adults during the pandemic, with the preclinical AD group exhibiting more decline in trips to places of worship, less decline in leisure activities, and increased stress and uncertainty in response to COVID‐19.

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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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