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Enregistrement W3207909719 · doi:10.1159/000518939

Minimal Clinically Important Difference of Executive Function Performance in Older Adults Who Fall: A Secondary Analysis of a Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3207909719 sur OpenAlexafffundabout
Deborah A. Jehu, Jennifer C. Davis, Kenneth Madden, Naaz Parmar, Teresa Liu‐Ambrose

Notice bibliographique

RevueGerontology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDigit symbol substitution testMontreal Cognitive AssessmentStroop effectRandomized controlled trialCognitionTrail Making TestMinimal clinically important differenceMedicinePsychologyAudiologyInternal medicineCognitive impairmentPsychiatryPlaceboPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Executive function is responsive to exercise and predictive of subsequent falls. Minimal clinically important differences (MCIDs) are critical for understanding whether observed changes are meaningful. However, MCIDs of many cognitive measures are not established. We aimed to determine MCIDs of the Digit Symbol Substitution Test ([DSST] processing speed measure), Stroop (inhibition measure), and Trail Making Test B-A (TMT; set-shifting measure), using anchor- and distribution-based approaches in older adults who have fallen and received the Otago Exercise Program (OEP) relative to usual care only (CON). Our secondary aim was to establish construct (convergent and divergent) validity of these measures. METHODS: Complete case analyses of cognitive outcomes (DSST, Stroop, TMT, and Montreal Cognitive Assessment [MoCA]) were acquired at baseline and 1 year (NCT01029171; NCT003235960); participants were randomized to the OEP (n = 114/172; Age: 80.6 ± 6.1 years; 64.9% Female) or CON (n = 128/172; Age: 82.3 ± 5.8 years; 71.9% Female)]. The MoCA was used as the anchor. We estimated MCIDs using anchor- and distribution-based approaches. Anchor-based executive function change differences ([CD] 1 year minus baseline) observed in participants with meaningful changes in the MoCA (≥3 or ≤ -3 points) receiving the OEP were subtracted from the CON. An anchor-based receiver operator characteristic (ROC) curve was employed to identify optimal cut-off scores of the 3 executive function measures. The distribution-based approach (DA) accounted for variability in baseline and follow-up data. MCID ranges were estimated using these approaches. We used Spearman's correlations to explore convergent validity between executive function measures and other measures involving the same construct (DSST, Stroop, TMT, MoCA, and Mini-Mental State Examination), and divergent validity between executive function measures and variables reflecting different constructs (Geriatric Depression Scale, Instrumental Activities of Daily Living, sex, and body mass index). RESULTS: Based on the 3 approaches, MCID improvement ranges were 3-5 symbols for the DSST (CD = 5; ROC = 2.5; DA = 3.3 symbols), and -11.5 to -26.0 s for the Stroop (CD = -26.0; ROC = -11.5; DA = -20.6 s). MCID decline ranges were -3 to -6 symbols for the DSST (CD = -5.2; ROC = -2.5; DA = -3.3 symbols) and 5.4-30.6 s for the Stroop (CD = 30.6; ROC = 5.4; DA = 20.6 s). MCIDs for the TMT were not meaningful due to high variability (Improvement: CD = -106.6; ROC = -18.4; DA = -69.1 s; Decline: CD = 69.1; ROC = 14.5; DA = 69.1 s). The executive function measures exhibited good convergent (r = -0.22 to r = 0.42) and divergent (r < -0.01 to r = 0.16) validity. CONCLUSIONS: These established MCIDs will allow clinicians to interpret meaningful changes in executive function following exercise amongst older adults who have fallen. The DSST, Stroop, and TMT demonstrated good construct validity, supporting their use in comprehensive fall-risk assessments in older adults who fall.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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