Finding Factors in Footfalls: Exploring the Factor Structure of Gait in Older Adults.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gait is a reputed marker of global health spanning various bodily systems (MacDonald et al., 2017) and is a robust predictor of deleterious age-related outcomes (Van Kan et al., 2009). However, the sheer number of individual gait variables employed as predictors in the existing literature can obscure interpretations. To address this issue, researchers have explored the factor structure of gait indicators to explain variance in age-related gait performance, identifying disparate models characterized by three to five underlying latent gait constructs comprised of 8 to 23 indicators (Hollman et al., 2011; Lord et al., 2013). Beyond this heterogeneity, additional limitations characterizing this literature include solutions that assume statistical independence among gait constructs, as well as inclusion of severely multicollinear indicators. Using data from the Healthy Minds Healthy Bodies (HMHB) study, the present research focused upon replicating and contrasting previous factor analytic efforts. HMHB participants (n=128) were healthy community-dwelling adults (Mage=72.81±5.24 years; female=100). Gait indicators from a GAITRite computerized walkway were selected according to a priori theoretical rationale, compatibility with previous studies, and consideration of multicollinearity. Gait factor structure was initially analyzed using principal component analysis. Results indicate the presence of three latent gait domains reflecting pace, rhythm, and variability, accounting for over 82.4% of the variance in gait performance. Current proceedings involve implementing confirmatory factor analysis to compare competing gait models. Findings will address disparities across factor models in the gait literature, as well as discuss the optimal number of factors for describing the underlying dimensionality of gait.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».