Gait Variability Is Associated With Gray Matter Volumes Implicated in Cognitive Function: A Cross-Sectional Analysis From the AGUEDA Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objectives Aging is associated with both gait impairments and cognitive decline; however, the relationship between specific gait variability parameters, gray matter volume (GMV), and cognitive function remains poorly understood. This study aims to examine the associations between gait variability parameters (derived from stride length, step length, step time, and gait velocity) and GMV and its associations with cognitive function in cognitively normal older adults. Research Design and Methods Eighty-seven older adults (48 female) aged 65–80 from the AGUEDA trial participated in this cross-sectional analysis. The Optogait system was used to record gait parameters. T1-weighted brain images were acquired magnetic resonance imaging scanner, and GMV was calculated by whole-brain voxel-based morphometric analysis using SPM12. Cognitive function was calculated from different cognitive tests. Results Greater stride length variability was associated with lower GMV (p < .001) in clusters located in the supramarginal gyrus (t = 4.014, k = 179, β = -0.494) and hippocampus (t = 3.670, k = 334, β = -0.394), whereas greater step length variability was linked to lower GMV in the parahippocampal gyrus (t = 3.624, k = 76, β = -0.410). However, greater step time variability was associated with greater GMV in the supplementary motor area (t = 4.117, k = 274, β = 0.449). Gait velocity variability did not show any association with GMV. Furthermore, greater GMV in the supramarginal gyrus was associated with better working memory (β = 0.252, p = .008); greater GMV in the hippocampus was associated with better attentional/inhibitory control (β = 0.275, p = .010); and greater GMV in the parahippocampal gyrus was associated with better EF (β = 0.212, p = .035), attentional/inhibitory control (β = 0.241, p = .019), and working memory (β = 0.233, p = .027). Discussion and Implications These results suggest that gait variability could be an indicator of neurocognitive decline in older adults. Understanding these associations is essential for early dementia detection and sheds light on the complex interplay between physical function, brain health, and cognitive function during aging.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».