Do aging suits adequately simulate objective age-related decline in gait? A kinematic comparison of induced aging in young and middle-aged adults
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives Aging suits are widely used as arguably didactic tool to foster understanding for age-related challenges in healthcare training by mimicking physical impairments associated with aging. However, effects on functional levels are ambiguous and necessitating validation of their potential to simulate age-related walking impairments. We evaluated effects of wearing an aging suit on kinematic gait variables, in younger and middle-aged adults in different walking conditions. Available reference data were used to compare aging-suit induced effects to standard and dual-task walking in older adults.Research Design and Methods Whole-body kinematics (sagittal ankle-, knee-, hip-angles, arm-swing, trunk-bend) and spatiotemporal parameters (walking speed, stride length, step width) were measured in 14 young (20–34 years) and 15 middle-aged adults (40–63 years). SPM analysis and mixed ANOVA were conducted to evaluate the effects of the suit, age-group and their interaction.Results Overall, wearing the aging suit changed gait patterns, but kinematic parameters were hardly affected in both groups. During standard walking, arm-swing decreased by 17%, walking speed by 9%, and step width increased by 15% across both groups. Compared to reference data, changes in arm-swing corresponded to an instant aging effect of 45–55 years in young and 15–25 years in middle-aged adults.Discussion and Implications The aging suit changed gait patterns considerably making both groups walk more cautiously compared to reference values of older adults. However, performance deficits seen in individuals 80+ years were clearly not attained. Caution is advised when using aging suits as an educational tool to simulate age-related walking impairments.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».