Relationship Between Cognition and Gait at 2- and 12-Months Post-Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Background: A common and debilitating challenge experienced by people with TBI is gait-associated mobility impairment and persisting cognitive impairments. Cognitive and physical impairments are often addressed independently during rehabilitation, however, increasing evidence links cognitive and motor processes more closely. Objectives: (1) To determine if correlations exist between measures of cognitive and gait recovery, post-TBI. (2) To investigate the predictive power of cognition at 2-months on gait outcomes at 12-months post-TBI. Methods: In this secondary, longitudinal study of cognitive and neural recovery, data from 93 participants admitted to an inpatient neurorehabilitation program were analyzed. Spatiotemporal gait variables [velocity, step time variability (STV), step length variability (SLV)] were collected along with cognitive variables [Trail Making Test-B (TMT-B), Digit Span-Forward (DS-F)]. Spearman's correlation coefficients were calculated between gait and cognitive variables. Multilinear and step wise regression analyses were calculated to determine predictive value of cognitive variables at 2-months on gait performance at 12-months-post TBI. Results: At 2-months post-injury, TMT-B was significantly correlated with gait velocity and STV; and DS-F was significantly correlated with velocity. At 12-months post-injury, TMT-B and DS-F was still significant correlated with velocity. TMT-B at 2-months was correlated with SLV and STV at 12-months; and DS-F correlated significantly with velocity. Regression models showed TMT-B at 2-months predicting STV, SLV, and velocity at 12-months. Conclusions: Significant associations and predictions between physical and cognitive recovery post-TBI were observed in this study. Future directions may consider a “neural internetwork” model as a salient rehabilitation approach in TBI that integrates physical and cognitive functions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».