Physical Versus Cognitive Impairment in Stroke‐Free Older Adults Living in Rural Settings: Relative Contributions to Decreased Functionality
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Both physical and cognitive impairments contribute to disability. However, their relative impact on functional decline among older adults in low-resource settings has not been adequately studied. This study aims to explore the role of these factors on functionality. METHODS: Following a population-based, cross-sectional design, older adults living in rural Ecuador underwent a handgrip strength (HGS) test for physical performance, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) to evaluate cognitive performance, and a Functional Assessment Questionnaire (FAQ) assessed functionality. A generalized structural equation modeling (GSEM) approach was utilized to evaluate a predefined set of causal assumptions and integrate hypothesized latent constructs, providing a comprehensive explanation of the relationships among multiple interconnected variables and their association with dysfunctionality. RESULTS: We included 603 individuals (mean age: 67.5 ± 7 years; 54% women). According to the GSEM approach, a 10% rise in HGS (2.4 kg) was associated with a 3.68% improvement in functionality (p < 0.001), whereas a 10% increase in MoCA scores resulted in a 2.06% improvement in functionality (p < 0.001). One standard deviation (SD) in HGS comprised 18% of the distribution, which yielded a 6.5% shift in functionality. Similarly, one SD difference in MoCA scores accounted for 19% of the distribution, and a 3.91% change in functionality. CONCLUSIONS: Both physical and cognitive impairments significantly contribute to decreased functionality. However, physical performance exerts a greater influence on functional independence than cognitive performance. These findings highlight the importance of a holistic approach to interventions aimed at enhancing quality of life in older adults residing in low-resource rural settings.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».