Gait Patterns as Digital Markers of Post‐Stroke Cognitive Impairment: A Comparative Analysis of Real‐World and Laboratory Assessments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transient ischemic attack (TIA), or ministroke, is a major risk factor for dementia, with post-TIA dementia risks reaching 20% at 5 years, 30% at 15 years, and 48% at 25 years. Given this high risk, health authorities emphasize the need for prediction and early detection. Subtle gait changes, emerging as early cognitive decline markers, are often assessed in laboratory settings. However, leveraging passively collected data from wearable technology enables continuous, real-world monitoring of mobility and cognitive health, offering an ecologically valid approach for early dementia detection. OBJECTIVE: To compare gait kinematic parameters between healthy individuals and TIA patients and assess the similarities in real-world and laboratory settings. METHOD: Gait data were collected from three TIA patients (67.67±2.52 years) and four healthy controls (67.75±4.19 years) using lumbar-worn wearable sensors. Real-world gait monitoring spanned 21 days; laboratory-based assessments included the Timed Up and Go (TUG) test and dual-task gait test. Key gait parameters were analyzed including step length, gait speed, stride length and cadence. Statistical comparisons were performed using independent t-tests (p < 0.05). RESULT: In real-world settings, TIA patients showed significantly larger vertical axis stride-step regularity difference (-2.71±0.07 vs. -2.57±0.03, p = 0.03), step length (0.91±0.02 m vs. 0.66±0.05 m, p = 0. 0.0009), stride length (1.82±0.04 m vs. 1.33±0.1 m, p = 0.001), gait speed (1.71±0.05 m/s vs. 1.19±0.08 m/s, p = 0.0004), and cadence (115.22±3.65 vs. 107.06±2.36, p = 0.029) compared to healthy controls. Between the real-world and laboratory settings in TIA patients, the absolute difference between stride and step regularity for the vertical axis with significantly larger in real life than in the lab (0.06±0.01 vs. 0.03±0.01, p = 0.014). While there was no significant difference between the two settings in healthy controls. CONCLUSION: Preliminary results suggest that TIA significantly affects some gait parameters, particularly in real-world settings. These findings demonstrate that real-world gait measurements may serve as sensitive and scalable markers of mobility decline, highlighting the potential of wearable technology for early detection and continuous monitoring of TIA. However, larger studies are needed to validate these findings due to the current small sample size.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».