Age differences in electrocortical dynamics during uneven terrain walking
Notice bibliographique
Résumé
Walking on uneven terrain becomes more difficult as we age, and gait becomes less automatic. Using mobile brain imaging via high-density electroencephalography (EEG) can provide insight into the neural mechanisms contributing to reduced mobility capability with aging. The objective of this study was to quantify age differences in electrocortical dynamics during uneven terrain walking, both averaged across many strides and variations within a stride. We included 31 young adults and 71 older adults for analysis. All participants walked on an uneven terrain treadmill with four levels of terrain difficulty at their self-selected speed. Compared with younger adults, older adults exhibited a greater increase in step duration variability and mediolateral sacral excursion variability as the terrain became more uneven. We identified multiple brain regions involved during walking on uneven terrain. Regardless of age group, walking on uneven terrain compared with flat terrain led to a widespread change of electrocortical dynamics in the brain, especially in the alpha (8-13 Hz) and beta (13-30 Hz) band power. In the parieto-occipital region, younger adults experienced a greater reduction in alpha and beta power with increasing terrain unevenness than older adults. We also assessed how intra-stride power fluctuations changed with terrain unevenness and age group. Greater intra-stride power spectral fluctuations in the occipital area were associated with greater terrain unevenness for younger adults, but not for older adults. In summary, older adults showed a greater increase in gait variability than younger adults as the terrain became more uneven, but exhibited a lack of modulation of parieto-occipital activity in response to terrain unevenness. The lack of task-related power modulation may suggest reduced cortical network flexibility in older adults. The absence of increased parieto-occipital activity when walking on uneven versus flat surfaces in older adults may also indicate that, unlike younger adults, older adults already heavily rely on visual processes during flat surface walking and may, therefore, have reduced occipital modulation range remaining to cope with the visuomotor processing demands of walking on uneven surfaces.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».