IMPACT OF DUAL-TASKING AND DEMENTIA DISEASE SEVERITY ON POSTURE, GAIT, AND FUNCTIONAL MOBILITY IN RESIDENTIAL CARE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dual-tasking may be a useful tool for fall-risk screening among people living with dementia (PWD), but more evidence is needed. Our aims were to compare single- and dual-task posture, gait and functional mobility; and examine the relationship between dementia severity and dual-task interference among PWD. Thirty PWD (Age:81.8±7.3years; 35% Female; Montreal Cognitive Assessment:10.5±6.1points) from two residential care facilities wore six APDM inertial sensors and completed two trials of single- (feet apart) and dual-task posture (feet apart while counting backwards by 1’s), single- (walk 4m) and dual-task gait (walk 4m while naming words), and single- (timed-up-and-go (TUG)); and dual-task functional mobility (TUG while completing a category task). Results revealed that greater frequency, jerk, and area were observed during dual- than single-task posture (ps< 0.05), with no differences in velocity. Slower gait speed, greater double limb support, shorter stride length, and reduced elevation at mid-swing were detected during dual- relative to single-task gait (ps< 0.05), with no differences in medial-lateral trunk sway. Dual-tasking resulted in a longer duration, reduced turn angle, and slower turn velocity than single-tasking for the TUG (ps< 0.05), with no differences in sit-to-stand lean angle. Dual-task interference (greater jerk, faster gait speed) was related to moderate-to-severe compared to mild dementia (ps< 0.05). Dual-tasking was more sensitive to detect impairments in posture, gait, and functional mobility than single-tasking. Moderate to severe PWD had poorer dynamic stability and a reduced ability to appropriately select cautious gait during dual-tasking than those with mild dementia, which should be considered in fall-risk screening.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».