Visual Dependence in Postural Control Is Increased in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Successful postural control depends on the integration of visual, vestibular, and proprioceptive inputs. With age, postural control degrades, leading to impaired balance and greater fall risk. Understanding how this integration changes over the lifespan is invaluable for designing more effective interventions that enable healthy postural control in older age. Earlier studies measured visual dependence using perceptual tasks or spontaneous sway comparisons across visual conditions. This study evaluates how visual dependence differs between younger and older adults within the postural control mechanism using a Central Sensorimotor Integration (CSMI) test. Eighty healthy adults (n = 40, 60-87 years, n = 40, 21-52 years) were exposed to small pseudorandom visual scene movements implemented in virtual reality while standing on a compliant surface. Sway responses were measured using virtual reality trackers and interpreted using an established frequency domain balance control model. Model parameters included visual weight, proportional and derivative feedback gains, time delay, and torque feedback gain. Test-retest reliability was assessed in a subgroup (n = 40) and showed excellent intra-class correlation coefficients for visual weight, proportional and derivative feedback gains (ICC = 0.90-0.97), and lower ICCs for time delay (ICC = 0.60) and torque parameters (ICC = 0.30). The main difference between age groups was visual dependence, with older adults relying 40% on vision, compared to 33% for the younger group (p = 0.042). No significant group differences were found in other model parameters. The results provide direct evidence of an increase in visual contribution to posture control with age.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».