Association of Posture, Gait, and Auditory Functioning with Cognitive Status in a Cohort of Community-Dwelling Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Postural stability, hearing, and gait function deterioration are the risk factors associated with cognitive impairment. Although no method has been reported for treating severe cognitive impairment to date, developing an early detection model based on these risk factors could aid in slowing down or even reversing the deterioration process. In this study, the association between cognitive impairment and the combined predictive ability of sensory and gait features was assessed. Fifty-seven healthy community-dwelling men over the age of sixty-five participated in cognitive, postural stability, auditory, and level walking evaluations. They were divided into two groups: healthy control group (n = 39) and lower cognition group (n = 18), based on their Montreal cognitive assessment score. During gait, the center of mass of the cognitively impaired participants was confined to a smaller volume. Furthermore, the cognitively healthy participants were found to have better postural stability. Both groups possessed similar hearing ability; however, the cognitively impaired group made a significantly higher number of errors when repeating words or sentences. A logistic regression model utilizing each of these function quantifiers exhibited a high area under the receiver operating characteristic curve, suggesting excellent predictive ability. These models can be applied to smartphone or smart home healthcare technologies to detect the possibility of cognitive impairment, thus facilitating early detection.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».