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Enregistrement W4396750104 · doi:10.1038/s41598-024-61407-6

Prediction and mediation analysis for treatment responses to combined cognitive and physical training for older adults

2024· article· en· W4396750104 sur OpenAlexaboutno aff
I‐Ching Chuang, I‐Chen Chen, Yih‐Ru Wu, Kuan‐yi Li

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science and Technology CouncilMinistry of Science and Technology, TaiwanChang Gung Medical FoundationChang Gung UniversityHealthy Aging Research CenterChang Gung Memorial Hospital
Mots-clésMediationTraining (meteorology)CognitionCognitive trainingPhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyPsychologyComputer scienceGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diminished cognitive and physical functions negatively affect the daily functions of individuals. Although combined cognitive and physical training prevents instrumental activities of daily living (IADL) disability in older adults, no predictive model or mediation analysis of IADL after combined training exists. This study aims to employ prediction and mediation analysis to identify the predictors of IADL performance and to elucidate the mediators of the association between baseline global cognition and subsequent IADL performance following combined cognitive and physical training. This study involved 177 participants aged 60 years and older who underwent combined training. Cognitive function was measured with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Digit Symbol Substitution Test (DSST), Color Trails Test, Word List, and a dual task; physical function with the Timed Up and Go (TUG) test; daily function with the Lawton IADL Scale. We conducted regression analyses to identify the predictors of IADL performance, and mediation analysis to examine whether DSST and TUG mediate the relationship between MoCA and IADL. The pre-intervention DSST and TUG were significant independent predictors of post-intervention IADL. The association between the pre-intervention MoCA and post-intervention IADL was mediated by pre-intervention DSST and TUG. This study highlighted the importance of measuring and improving processing speed and functional mobility before and during interventions to enhance IADL outcomes.Trial registration: NCT03619577, 23/07/2018; NCT04689776, 29/12/2020.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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