An fNIRS Investigation of Discrete and Continuous Cognitive Demands During Dual-Task Walking in Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Dual-task studies have demonstrated that walking is attention-demanding for younger adults. However, numerous studies have attributed this to task type rather than the amount of required to accomplish the task. This study examined four tasks: two discrete (i.e., short intervals of attention) and two continuous (i.e., sustained attention) to determine whether greater attentional demands result in greater dual-task costs due to an overloaded processing capacity. Methods: Nineteen young adults (21.5 ± 3.6 years, 13 females) completed simple reaction time (SRT) and go/no-go (GNG) discrete cognitive tasks and n-back (NBK) and double number sequence (DNS) continuous cognitive tasks with or without self-paced walking. Prefrontal cerebral hemodynamics were measured using functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) and performance was measured using response time, accuracy, and gait speed. Results: Repeated measures ANOVAs revealed decreased accuracy with increasing cognitive demands (p = 0.001) and increased dual-task accuracy costs (p < 0.001). Response times were faster during the single compared to dual-tasks during the SRT (p = 0.005) and NBK (p = 0.004). DNS gait speed was also slower in the dual compared to single task (p < 0.001). Neural findings revealed marginally significant interactions between dual-task walking and walking alone in the DNS (p = 0.06) and dual -task walking compared to the NBK cognitive task alone (p = 0.05). Conclusion: Neural findings suggest a trend towards increased PFC activation during continuous tasks. Cognitive and motor measures revealed worse performance during the discrete compared to continuous tasks. Future studies should consider examining different attentional demands of motor tasks.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».