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Enregistrement W4415648568 · doi:10.2196/76777

Urban Environment and Outdoor Walking Mobility Among Older Adults With and Without Cognitive Impairment in Singapore: Formative Study

2025· article· en· W4415648568 sur OpenAlexvenueno aff
Chek Hooi Wong, Noam Shoval, Moon‐Ho Ringo Ho, Yin Leng Theng

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation SingaporeNemzeti Fejlesztési MinisztériumNational Research Foundation
Mots-clésSocioeconomic statusFormative assessmentCognitionExploratory researchUrban environmentUrbanizationCognitive impairmentComorbidity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is increasing recognition of the environment's role in shaping cognitive functioning among older adults. Objective: This study aimed to examine the relationship between the outdoor mobility of older adults with and without cognitive impairment and the built environment in 3 urban neighborhoods in Singapore, specifically 3 urban, high-density subzones selected a priori. Methods: Outdoor walking mobility in daily life gait speed (DGS) was collected continuously for 1 week using a previously validated hybrid mobility tracker. Mini-Mental State Examination cut-offs by educational levels were used to differentiate cognitive impairment (CI) and without cognitive impairment (nonCI). The environmental characteristics examined were gross plot ratio and land use. Statistical correlations were used to examine the associations between older adults' outdoor mobility and built environment for all CI and nonCI groups. Two case examples were also used to provide a location-based heatmap on DGS for 3 consecutive days. Results: The overall mean DGS was 0.75m/s (SD 0.12) for the nonCI group and 0.73m/s (SD 0.08) for the CI group. The between-group difference (0.02m/s) was below commonly cited thresholds. Exploratory land-use and zone-specific summaries suggested context-dependent variation, such as residential areas (CI: 0.80m/s and nonCI: 0.62m/s). Higher GPR was associated with faster DGS in the nonCI group (β=0.04, 95% CI 0.01-0.07, P=.04) and slower DGS in the CI group (β=-.13, 95% CI -0.20 to -0.04, P=.01). CI participants spent more time in commercial and business zones than nonCI participants, while both groups spent the majority of walking time in residential areas. However, estimates were based on small subsamples and multiple unadjusted comparisons and should be interpreted as hypothesis-generating. Conclusions: This formative, exploratory study suggests that environmental typologies, particularly GPR and land use, may be associated with differences in mobility patterns between older adults with and without cognitive impairment; subgroup patterns were exploratory and not powered for clinical interpretation. Policy implications include integrating fine-grained environmental metrics into age-friendly urban planning. Clinically, mobility assessments should account for environmental context. Future research should use larger, more diverse, and longitudinal samples to confirm these associations and guide the design of supportive urban environments for cognitively diverse aging populations, noting that findings are context-specific to high-density urban environments. However, given data limitations, unmeasured factors such as comorbidity burden, habitual physical activity, socioeconomic context, and caregiver accompaniment may also contribute to the observed patterns, and findings should be interpreted accordingly.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 GPT0,436
Écart entre enseignants0,399 · 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.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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