Error in Discussion Section
Notice bibliographique
Résumé
cognitive challenge has different dual-task costs across the cognitive spectrum from cognitively normal to mild AD. 6 Importantly, very demanding cognitive challenges, such as serial subtraction by sevens, can generate a paradoxical response among cognitively impaired subgroups.We have observed that some participants with advanced MCI find the task too challenging, stop doing the cognitive task, and walk faster to quickly complete the test.5 Thus, demanding cognitive challenges can be better suited for cognitively healthy individuals.Prospective studies should explore further this question.We agree that enhancing the value of DTG as a cognitive biomarker may include using quantitative gait parameters, such as gait variability.We performed these analyses in our study and found that higher gait variability under DTG, measured as the coefficient of variation (mean/SD) of stride time, increased the risk of incident dementia, supporting the notion that stride time variability is a sensitive measure of brain gait control.5 However, the hazard ratios were not larger than dual-task cost in gait velocity, and the different cognitive tasks yielded different results.Gait variability, as a sensitive marker of motor control, might be better suited for populations with less impairment because it has been shown to predict outcomes such as falling in older adults with normal gait velocity and no history of falling.7 Deciphering these 3 knowledge gaps will increase the generalizability of DTG testing beyond populations with MCI and confirm the specific value of additional quantitative gait parameters for dementia prediction.In the meantime, the DTG test can be used as a motor biomarker to stratify older adults with MCI and detect those who may benefit in neuroprotective clinical trials that aim to delay the clinical onset of dementia.
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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 | 0,007 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,492 | 0,333 |
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 ».