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Enregistrement W4412528034 · doi:10.2196/65224

Hand Motion Control Ability Between Young and Older Adults: Comparative Study

2025· article· en· W4412528034 sur OpenAlexvenueno aff
Jungsoon Kim, Hui-Jun Kim, Minju Kim, Sung-Hee Kim

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotion (physics)PsychologyControl (management)GerontologyPhysical medicine and rehabilitationDevelopmental psychologyMedicineComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Age-related differences in motor skills have been extensively studied, with growing interest in using behavioral data for cognitive assessment. Compared to traditional tools like the Mini-Mental State Examination or Cognitive Impairment Screening Test, behavior-based methods offer the advantage of shorter testing durations, less learning effects, and continuous data tracking. Hand movements, in particular, provide a practical way to gather motor performance data with fewer spatial constraints. This study aims to explore whether hand rotation movement can effectively distinguish age-related motor skill differences, with future applications potentially extending to cognitive assessments, including early detection of mild cognitive impairment. OBJECTIVE: This study investigates whether hand rotation movements can be used to distinguish 2 age groups, young adults (aged 20-29 years) and older adults (aged 65-80 years). We hypothesize that differences in hand motion control ability will exist between the 2 groups. In total, 7 hand motion measurement indicators related to single hand test indicators, time comparison indicators between rotations, and angle comparison indicators between rotations were defined to test this hypothesis, aiming to identify meaningful indicators for older adults experiencing normal aging before conducting experiments on patients with mild cognitive impairment or dementia. METHODS: A total of 68 participants, 39 older adults (aged 65-80 years) and 29 young adults (aged 20-29 years), all capable of normal arm, hand, and finger movements, participated in the experiment. Participants sat facing a webcam and were asked to perform hand rotation movements as quickly and accurately as possible with both hands for 10 seconds. They performed 3 trials with a 30-second break in between. For statistical verification, we set the significance level at .05 and analyzed the data using the generalized estimation equations model to assess the effects of the between-subject factor (age group: younger vs older) and the within-subject factors (hand: left vs right, and trials 1, 2, and 3). RESULTS: Among the 7 measured indicators, 3 (total rotation count, angle, and time) showed statistically significant differences between age groups. Younger participants performed more rotations (B=5.29, P=.002), demonstrated a greater range of motion (B=1334.37, P=.007), and completed the task in less time (B=0.99, P=.003), indicating age-related differences in upper limb motor function. Trial order also had a significant main effect on rotation count and angle. Trial 1 differed significantly from trials 2 and 3, while no difference was observed between trials 2 and 3, suggesting that trial 1 may reflect a practice effect. CONCLUSIONS: The findings revealed that the older adult group demonstrated statistically significant differences compared to the young adult group in their ability to control hand rotation movements. A learning effect was observed across the 3 trials, suggesting that the first trial should be discarded for use as a stable measurement.

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)0,000
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 enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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