Cohort Profile: Baseline characteristics and design of the McMaster Monitoring My Mobility (MacM3) Study, a prospective digital mobility cohort of community-dwelling older Canadians from Southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Purpose The McMaster Monitoring My Mobility (MacM3) study aims to understand trajectories of mobility decline in later life using multi-sensor wearable technology. To our knowledge, MacM3 is the first major cohort to combine accelerometry and GPS to track real-world mobility in community-dwelling older adults. Participants Between May 2022 and May 2024, MacM3 recruited 1,555 community-dwelling older adults (mean age 73.9 years, SD = 5.5) from Hamilton and Toronto, Ontario. Of the cohort, 68.4% were female, 62.4% married/partnered, 75.3% had post-secondary education, and 63.0% had ≥3 comorbidities. Most were Canadian born (69.4%) and White/Caucasian (88.0%), with greater ethnocultural diversity observed at the Toronto site. Findings to date At baseline, 56.7% of participants reported no mobility limitations, 15.9% had preclinical limitations, and 27.4% had minor mobility limitations. Mean gait speed for the total sample was 1.23 m/s, with a mean Timed Up and Go time of 9.4 seconds and a 5x sit-to-stand time of 13.0 seconds. A total of 1,301 participants had valid wrist-worn device data, and 1,008 participants who agreed to wear the thigh-worn device had valid data (≥7 days with ≥10 hours of wear per day). Step count data (n = 1008) revealed a mean of 8,437 steps per day (SD = 2,943), with 5,073 steps in the lowest quartile and 12,303 steps in the highest. Future plans Ongoing work aims to develop predictive models of mobility decline by integrating wearable, clinical, and environmental data. Pipeline enhancements will enable GPS/inertial measurement unit fusion to explore mobility-environment interactions and support aging-in-place tools.
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 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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».