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Enregistrement W3216780389 · doi:10.3389/fnagi.2021.766884

Pathological Gait Signatures of Post-stroke Dementia With Toe-Off and Heel-to-Ground Angles Discriminate From Alzheimer’s Disease

2021· article· en· W3216780389 sur OpenAlexaboutno aff
Linhui Ni, Wen Lv, Di Sun, Yi Sun, Yu Sun, Xinxin Xu, Mengyue Chang, Xing Han, Shuai Tao, Xingyue Hu, Huaying Cai

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical and Health Research Project of Zhejiang ProvinceNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGaitDementiaStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationSTRIDECadenceMedicineNeuropsychologyReceiver operating characteristicCognitionPsychologyPhysical therapyDiseaseInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the limited power of neuropsychological tests, there is a need for a simple, reliable means, such as gait, to identify mild dementia and its subtypes. However, gait characteristics of patients with post-stroke dementia (PSD) and Alzheimer’s disease (AD) are unclear. We sought to describe their gait signatures and to explore gait parameters distinguishing PSD from post-stroke non-dementia (PSND) and patients with AD. We divided 3-month post-stroke patients into PSND and PSD groups based on the Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and the activity of daily living (ADL). Thirty-one patients with AD and thirty-two healthy controls (HCs) were also recruited. Ten gait parameters in one single and two dual-task gait tests (counting-backward or naming-animals while walking) were compared among the groups, with adjustment for baseline demographic covariates and the MMSE score. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was used to identify parameters discriminating PSD from individuals with PSND and AD. Patients with PSD and patients with AD showed impaired stride length, velocity, stride time, and cadence while patients with PSD had altered stance and swing phase proportions (all p ≤ 0.01, post hoc). Patients with AD had smaller toe-off (ToA) and heel-to-ground angles (HtA) (p ≤ 0.01) than HCs in dual-task gait tests. Individuals with PSD had a shorter stride length, slower velocity, and altered stance and swing phase percentages in all tests (p ≤ 0.01), but a higher coefficient of variation of stride length (CoVSL) and time (CoVST) only in the naming animals-task gait test (p ≤ 0.001) than individuals with PSND. ToA and HtA in the naming animals-task gait test were smaller in individuals with AD than those with PSD (p ≤ 0.01). Statistical significance persisted after adjusting for demographic covariates, but not for MMSE. The pace and the percentage of stance or swing phase in all tests, CoVST in the dual-task paradigm, and CoVSL only in the naming animals-task gait test (moderate accuracy, AUC > 0.700, p ≤ 0.01) could distinguish PSD from PSND. Furthermore, the ToA and HtA in the naming animals-task gait paradigm discriminated AD from PSD (moderate accuracy, AUC > 0.700, p ≤ 0.01). Thus, specific gait characteristics could allow early identification of PSD and may allow non-invasive discrimination between PSD and AD, or even other subtypes of dementia.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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