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Enregistrement W4405221129 · doi:10.1016/j.gaitpost.2024.12.003

Cardiorespiratory fitness but not cognition predicts covert worsening of gait variability over two years in people with multiple sclerosis

2024· article· en· W4405221129 sur OpenAlexafffundabout
Syamala Buragadda, Michelle Ploughman

Notice bibliographique

RevueGait & Posture · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchResearch and Development Corporation of Newfoundland and LabradorMultiple Sclerosis Society of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésCardiorespiratory fitnessCovertGaitPhysical medicine and rehabilitationCognitionMultiple sclerosisPsychologyPhysical therapyMedicineNeurosciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gait is typically symmetrical and consistent and subtle increases in gait variability can suggest loss of neural control. In multiple sclerosis (MS), covert walking changes precede clinical signs, often not detectable on observation, and measurement of gait variability could be a potential biomarker of covert neurodegeneration. Both cognition and fitness could influence changes in gait variability. This study aimed to examine gait variability over two years in clinically stable people with MS and determine whether fitness or cognition could predict change in gait variability. Does gait variability serve as a longitudinal biomarker in people with MS, and is fitness or cognition protective against changes in gait variability? 49 people with stable MS (65.3 % females) were recruited from MS clinics. At the initial assessment (T1), cognition was assessed using the Montreal Cognitive Assessment, and fitness was measured as maximal oxygen update (VO 2max ) during a graded exercise test using a whole-body recumbent stepper. They performed self-selected walking on an instrumented walkway at initial assessment (T1) and after two years (T2), and stride time variability (STV) was measured as the coefficient of variation of stride time. The average age of the participants was 45.86 ± 12.18 years, and the average time between assessments was 17.7 ± 5.0 months. The average STV was 7.33 % at T1 and increased to 8.13 % at T2 (p = 0.042). After controlling for age, sex, time between assessments, cognition and STV at T1, VO 2max at T1 was a significant predictor of STV at T2 (β = −0.395, p = .014), accounting for 11.4 % of the variance. Cognition at T1 did not predict changes in STV. Lower cardiorespiratory fitness, but not cognition, predicted worsening gait variability over two years. Gait variability may be a sensitive biomarker of covert gait changes not apparent to an observer. • Covert walking changes in multiple sclerosis precede clinical signs, often not detectable on observation. • Gait variability changes over time without clinically documented relapse or progression. • Gait variability could be a potential biomarker of covert neurodegeneration. • Higher fitness level predicts the preservation of gait variability over time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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'admission3
Résumé présentoui

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