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Enregistrement W4226204481 · doi:10.1037/neu0000805

Better cognitive function predicts maintenance of dual-task walking ability over time among people with relapsing-remitting MS.

2022· article· en· W4226204481 sur OpenAlexfundaboutno aff
Bruna D. Baldasso, Megan C. Kirkland, Caitlin J. Newell, Michelle Ploughman

Notice bibliographique

RevueNeuropsychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésPsychologyMontreal Cognitive AssessmentCognitionPhysical medicine and rehabilitationPreferred walking speedTask (project management)PsycINFOAudiologyCognitive impairmentMedicineNeuroscienceMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Physical fitness and preserved cognitive function may provide neuroprotection in multiple sclerosis (MS), but few studies have examined their role in symptom progression over time. Dual-task paradigms can be useful to detect subtle impairment among people with MS in early stages of the disease. The present study investigated whether higher aerobic fitness or greater cognitive function could predict performance in dual-task walking 1-2 years later among people with mild or no MS-related walking impairment. METHOD: at baseline (T1) were examined as predictors of dual-task walking speed at T2. RESULTS: MoCA (higher score), but not SDMT or fitness, was significantly correlated with percentage decrease in dual-task walking and was a significant predictor of dual-task-walking speed at T2, accounting for additional 6.1% of its variance. Cognitive impairment (MoCA < 26) at baseline corresponded to a 12 cm/s unit decrease in dual-task-walking speed at T2. CONCLUSIONS: Our results provide longitudinal evidence that better cognitive function, specifically global MoCA score, may protect against decline in dual-task walking ability over the years. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,260 · 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.

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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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