The Relationship between Cognitive Status and Retained Activity Participation among Community-Dwelling Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Identifying retained activity participation to old age can improve age-related changes in balance and cognition function. Subjects ≥ 60 years were enrolled in this study. Balance and Cognitive function include working memory, executive function, and sustained and divided attention was evaluated with “Fullerton advanced balance”, “n-back”, “Wisconsin card sort”, “sustain and divided attention test”, respectively. In addition, retained activity participation was measured using the Activity Card Sort questionnaire. The univariate and multivariate regression analyses of different domains of retained activity participation were used as independent variables, including instrumental activity, low-effort leisure, high-effort leisure, and social activity on balance and specific domains of cognition. Seventy-seven subjects (65.3 ± 4.4 years, 61% female) were included. About 47% of older adults had a college education, 32.3% had a diploma, and 20.7% had elementary−middle education. These results show that retained instrumental activity had a relationship with working memory (β = 0.079, p < 0.05). In addition, we found that retained high-effort leisure activity can increase balance, divided attention, and executive function score (β = 0.1, β = 0.05, β = 0.02, p < 0.05). Moreover, there was a positive relationship between retained low-effort activity and sustained attention (β = 0.08, p < 0.05). In addition, the coefficient of determination (R2) for balance, working memory, executive function, sustained, and divided attention were 0.45, 0.25, 0.13, 0.11 and 0.18, respectively. The study suggests that retained activity participation types may have various effects on balance and some selective cognitive components in older people.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».