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Enregistrement W4214753831 · doi:10.4328/acam.20868

Comparison of dual-task performance in healthy geriatric individuals from different age groups

2022· article· en· W4214753831 sur OpenAlexaboutno aff
Yasemin Martin, Duygu Şahin Altaç, Fi̇li̇z Altuğ, Hanifegül Taşkıran

Notice bibliographique

RevueThe Annals of Clinical and Analytical Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDual (grammatical number)Task (project management)GerontologyPsychologyAge groupsMedicinePhysical medicine and rehabilitationDemographySociologyArtEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: The aim of this study was to compare the dual-task performance of healthy geriatric individuals in different age groups. Material and Methods: One hundred and two healthy geriatric individuals were included in our study (Group 1: aged 65-75 years, Group 2: aged 75-84 years). In single-task, Montreal Cognitive Assessment Scale was used to evaluated cognitive performance; Timed Up and Go Test, 30 Seconds Sit-to-Stand Test and 10 Meter Walking Test were applied to evaluate motor performance. Dual-task performance was evaluated as motor-motor and motor-cognitive. The Dual-Task Questionnaire was applied to determine how difficult it was for the individuals during the dual-task. Results: In single-task comparisons, a significant difference was found in favor of Group 1 in all assesments. While there was a significant difference in favor of Group 1 in motor-motor dual-task performance duration and motor-cognitive dual task performance duration (p= .000), there was no statistically significant difference in motor-motor dual-task performance (p=0.791) and motor-cognitive dual task performance (p=0.475) between groups. For Dual-Task Questionnaire, a significant difference was found between the two groups in favor of Group 1 (p= .000). Discussion: Correspondingly with the decrease in physical and cognitive functions that occur with aging, a decrease in dual-task performance and performance durations were observed. Analyzing the studies conducted in the literature and more comprehensive studies on this subject will guide authors and clinicians.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2022
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