Comparison of Functional Mobility Performances of People with Alzheimer’s Disease, Mild Cognitive Impairment, and Cognitively Healthy Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background One of the important factors that make it difficult to carry out activities of daily living independently is the decrease in functional mobility. Mobility‐related disability is a major public health issue that reduces the quality of life and increases the need for care, the burden, and the cost of care. However, in the early stages of dementia, the deterioration in motor skills is often overlooked. This study aimed to compare the mobility performance of healthy individuals and people with Mild Cognitive Impairment (pwMCI) and Alzheimer’s disease (pwAD). Method Cognitive level was measured with Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and mobility performance was measured using Timed Up and Go Test (TUG) and 5 Times Sit to Stand Test (5XSTST). Statistical analysis was performed using One Way ANOVA in SPSS v.26 and the level of significance was accepted as p<0.05. Results 36 pwAD (Age: 74.90±9.25, 53.12% Female), 14 pwMCI (Age: 63.82±12.55 years, 52.6% Female), and 10 cognitively healthy individuals (Age: 60.25±10.23 years, 82% Female) were included the study. The mean of MoCA scores were 12.62±6.36, 22.25±3.04 and 28.5±0.5; TUG results were 15.34±11.83 sec, 7.47±1.41 sec and 6.86±1.98 sec; 5XSTST results were 16,31±7.75 sec, 11.06±1.98 sec and 9.34±2.37 sec. A significant difference was found between the three groups in terms of TUG and 5XSTST results (p = 0.027, p = 0.015, respectively). Conclusion In pwAD and pwMCI, the decrease in cognition appears to be accompanied by impairment in functional mobility. Motor skills should be evaluated not only in AD diagnosis but also during the prodromal stage to provide early intervention for loss of motor function. Improving motor function should be added to rehabilitation goals before impaired functional mobility begins to affect activities of daily living.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».