Measuring Hand Sensory Function and Force Control in Older Adults: Are Current Hand Assessment Tools Enough?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ability to grasp and manipulate objects is essential for performing activities of daily living. However, there is limited information regarding age-related behavioral differences in hand sensorimotor function due, in part, to the lack of assessment tools capable of measuring subtle but important differences in hand function. The purpose of this study was to demonstrate performance differences in submaximal force control and tactile pattern recognition in healthy older adults using 2 custom-designed sensorimotor assessment tools. METHODS: Sensorimotor function was assessed in 13 healthy older adults (mean age 72.2 ± 5.5 years, range: 65-84 years) and 13 young adults (mean age 20 ± 1.4 years, range: 19-23 years). Clinical assessments included the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), monofilament testing, maximum voluntary contraction (MVC), and Grooved Pegboard Test. Sensorimotor assessments included submaximal (5, 20% MVC) grip force step-tracking and tactile pattern recognition tasks. RESULTS: Clinical assessments revealed no or minimal group differences in MVC, monofilament thresholds, and MoCA. However, sensorimotor assessments showed that older adults took longer to discriminate tactile patterns and had poorer accuracy than young adults. Older adults also produced submaximal forces less smoothly than young adults at the 20% force level while greater variability in force maintenance was seen at 5% but not 20% MVC. CONCLUSIONS: These results demonstrate the ability to integrate higher-order tactile information and control low grip forces is impaired in older adults despite no differences in grip strength or cognition. These findings underscore the need for more sensitive evaluation methods that focus on sensorimotor ability reflective of daily activities.
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 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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».