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Enregistrement W4387229252 · doi:10.1016/j.exger.2023.112302

Quantitative analysis of balance function characteristics in older patients with mild to moderate cognitive impairment

2023· article· en· W4387229252 sur OpenAlexaboutno aff
Yao Cui, Bo Liu, Jian Zhou, Qian Liu, Hui Ye

Notice bibliographique

RevueExperimental Gerontology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive impairmentBalance (ability)CognitionMedicineGerontologyFunction (biology)AudiologyPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive decline in older adults may affect balance function, but the relationship between the two is not fully understood, especially in the early stages of cognitive impairment. Mild to moderate cognitive impairment can be assessed with the Montreal Cognitive Assessment (MOCA). AIM: This study quantitatively analyzed balance function in older adults with mild to moderate cognitive impairment using computerized dynamic posturography (CDP) testing. METHODS: 248 older patients were divided into a cognitive impaired group (MOCA <26, n = 126) and a normal group (MOCA ≥26, n = 122) based on the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) Beijing Version. Patients underwent CDP testing, which included the sensory organization test (SOT) and the limits of stability test (LOS). RESULTS: The cognitive impaired group had significantly lower SOT composite and visual scores, as well as reaction time (RT), movement velocity (MVL), endpoint excursion (EPE), maximum excursion (MXE), and directional control (DCL) of the LOS test. Binary logistic regression analysis revealed that RT and MXE were independent factors significantly associated with MOCA, even after adjustment for age and sex. CONCLUSIONS: Older patients with mild to moderate cognitive impairment may have reduced sensory integration and balance stability limits, mainly manifested as prolonged motor reaction time and shortened maximum movement distance.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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