Gait performance in older adults across the cognitive spectrum: Results from the <scp>GAIT</scp> cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gait performance can provide valuable insights into cognitive functioning in older adult and may be used to screen for cognitive impairment. However, the optimal test condition and spatiotemporal parameter for accuracy have not yet been determined. This study aims to determine the gait measure with the highest accuracy identifying cognitive decline. METHODS: A total of 711 participants were recruited, including 332 cognitively healthy individuals, 264 with mild cognitive impairment (MCI), and 115 with dementia, with a mean age of 72 years (interquartile range 69-76), and 43% (n = 307) of women. The participants underwent gait assessment in three different conditions, including a single task and dual tasks of counting backward by ones and naming animals. RESULTS: Gait performance was deteriorated as cognitive impairment progressed. The gait test performed during naming animals condition was the most accurate in differentiating between cognitive groups. Specifically, the naming animals gait speed was more accurate in discriminating control participants from those with cognitive impairment (area under the curve [AUC] = 76.9% for MCI and 99.7% for people with dementia with control group as reference). The coefficient of stride length variability while naming animals was the most effective parameter in discriminating between MCI and dementia groups (AUC = 96.7%). CONCLUSIONS: The naming animals dual-task gait test can be a valuable assessment for screening cognitive impairment in older adults, regardless of their cognitive abilities. The test is useful in clinical settings for subjects with a range of cognitive profiles.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».