MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4310296712 · doi:10.1186/s12877-022-03629-9

The relationship between clinical measures of cognitive function and grip strength in healthy older adults

2022· article· en· W4310296712 sur OpenAlexaboutno aff
James K. Richardson, Toby J. Ellmers

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNewman Family Foundation
Mots-clésMedicineGrip strengthCognitionPhysical medicine and rehabilitationRehabilitationHand strengthPhysical therapyGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Handgrip strength is considered a surrogate for musculoskeletal strength, however there is emerging evidence of an association with cognition. The specific neurocognitive attribute which best associates with grip strength is unknown. METHODS: We performed a secondary analysis on baseline data in 49 healthy older adults. Grip strength was corrected for body mass index. Control independent variables included age, Montreal Cognitive Assessment, and Trails B. Experimental variables included a clinical measure of simple reaction time, and clinical and computerized go/no-go tasks. The clinical Go/No-Go measure was determined with ReacStick, a rod-shaped device which - when released by the examiner - requires the participant to decide within 390 ms whether to catch the device or let it fall to the ground. RESULTS: Bivariate analysis demonstrated that age and all cognitive measures other than the computer go/no-go response accuracy related to grip strength. Multivariate analyses showed that following inclusion of the control variables, only ReacStick measures (reaction accuracy/simple reaction time) significantly predicted grip strength, explaining an additional 15.90% variance (p = 0.026). In contrast, computerized Go/No-Go accuracy (p = 0.391), response time variability (p = 0.463), and the control variables (p value range = 0.566-0.942) did not predict grip strength. CONCLUSION: A short latency (< 390 ms) visuomotor Go/No-Go task independently predicted over 15% of grip strength variance, whereas a slower screen-based Go/No-Go task did not. These findings support the notion that declining grip strength likely reflects sub-clinical brain changes as well as musculoskeletal dysfunction, possibly explaining the potent relationships between grip strength, disability, chronic disease, and mortality.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC GeriatricsMême sujetNutrition and Health in AgingTravaux en français237 207