Effect of Cognitive Control and Dual-Task Training on Gait Stability and Fall Risk In Older Adults: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: With the proportion of the elderly population in Korea reaching 17.5% in 2022 and projected to increase to 20.6% by 2025, 30.1% by 2035, and 43% by 2050, the accelerated aging of the population is raising societal concerns about elderly care.Maintaining mobility is crucial for a healthy and independent old age.Design: Cross-sectional study Methods: This study investigates the effects of dual-task performance on gait variables and cognitive function in older adults.This cross-sectional study involved 60 older adults aged 65 and above, categorized into a dementia group (Korean version of Montreal Cognitive Assessment (MoCA-K) score 22) and a control group (MoCA-K score 23).Cognitive and gait functions were assessed using the GAITRite system (GAITRite system, CIR Systems Inc., USA), measuring gait variables (speed, stride length, etc.) before and after dual-task performance.The assessments were conducted under a single-blind condition, and data were analyzed using SPSS (ver.25.0, SPSS Inc., USA). Results:The dementia group scored lower on cognitive assessments compared to the control group (p0.05).In dual-task performance evaluations, the dementia group exhibited longer total task times and lower accuracy than the control group (p 0.001), while reaction times were longer but not statistically significant.GAITRite system analysis revealed that the dementia group had reduced gait speed and stride length compared to the control group (p0.05).However, the difference in gait time was not statistically significant.The study results indicate that older adults with dementia show significant differences in cognitive function and gait performance, with notable impacts under dual-task conditions.Conclusions: These findings underscore the effect of cognitive decline on gait and provide valuable insights for predicting gait and cognitive function deterioration in dementia, which can aid in developing fall prevention strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».