Cognitive Load and Dual-Task Performance in Individuals with and without Forward Head Posture
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent studies have found forward head posture (FHP) is associated with altered physiology. There is a lack of research into whether FHP is associated with altered gait parameters when cognitively challenged. Our hypothesis is that individuals with FHP and those without will demonstrate different responses when undergoing dual-task assessment. Methods: Forty-five asymptomatic participants with FHP, defined as a craniovertebral angle (CVA) < 50°, were matched to forty-five participants with normal head posture (NHP) with a CVA > 55°. Participants walked along a 10 m platform under a control condition (no cognitive load) while an optical motion-capture system assessed gait kinematics. Secondly, participants were assessed under a dual-task cognitive load condition to identify the impact on gait kinematics. Results: Under the single-task condition, there were no significant differences for any gait parameter. In the dual-task condition, 12/13 gait parameters were significantly altered for the FHP vs. NHP group (p < 0.01). A calculation of the dual-task cost (DTC) percentage showed significant increases in all gait parameters in participants with FHP (p < 0.02). Correlations between the CVA and gait parameters were not significant for the single-task condition, but all gait parameters were correlated to CVA for the dual-task condition (p < 0.01). The correlation between CVA and DTC for all gait variables was significant (p < 0.04). Conclusions: This study demonstrates that FHP significantly increases the cognitive cost during walking, highlighting the importance of proper postural alignment for maintaining cognitive function under a dual-task condition.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».