THE VARIATION IN DAILY HABITUAL PHYSICAL ACTIVITY LINKS TO GLOBAL COGNITIVE FUNCTION IN OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Being physically active is critical to the maintenance of physical and cognitive function into old age. Wearable sensors with the ability to monitor step counts have become popular, making it easier for individuals to track their physical activity levels from day to day. While average daily step count has traditionally been used to quantify physical activity, emerging evidence suggests that the magnitude of day-to-day variation in physical activity or other clinical outcomes may provide additional insight into health. This study aimed to investigate the relationship between the characteristics of habitual physical activity and global cognitive function in older adults. A secondary analysis from a pilot randomized controlled trial was conducted. Thirty-two older adults (79±7 y/o, 29 women) completed the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) of global cognitive function at baseline (Total MoCA score: 25.0±2.9). Physical activity was tracked using a Fitbit wrist-worn activity tracker for two consecutive weeks with all participants having 10 complete days. Daily step count mean and standard deviation were calculated to quantify the daily average (4435.12±2768.88 steps) and daily variation (1671.05±1134.03 steps) in physical activity, respectively. After adjusting for age and sex, participants with greater daily variation in step counts exhibited better global cognitive function (r=0.52, p=0.02). In contrast, average daily steps did not significantly correlate with MoCA performance. Neither of these physical activity outcomes were significantly linked to any MoCA subscore. These results suggest that monitoring day-to-day step count variation may serve as a particularly sensitive indicator of global cognitive health in older adults.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».