Self-motion Perception and Multisensory Integration in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Aging is associated with changes in how our brains combine sensory information when perceiving self-motion. Despite age-related changes in sensory integration, little is known about whether multisensory self-motion perception changes in older adults (OAs). Understanding such changes is important since OAs are particularly vulnerable to errors during self-motion, which can increase their risk of injury (e.g., when walking, driving). Vestibular cues are very important for self-motion perception, yet how vestibular perception changes with older age and age-related sensory declines is understudied. Therefore, in Chapter 2, I explored whether vestibular perceptual thresholds differ between healthy OAs (i.e., no sensory/cognitive decline) and younger adults (YAs), for two different motion types (heave and pitch). Thresholds were measured using two different perceptual tasks: 1) detection task, and 2) discrimination task. Postural stability was also assessed. OAs demonstrated higher (worse) detection thresholds than YAs for both motions. Larger postural sway in OAs was also associated with higher vestibular thresholds. Age-related hearing loss (ARHL) is highly prevalent in OAs and is associated with increased falls risk. Therefore, using the same paradigm as Chapter 2, in Chapter 3 I evaluated whether higher vestibular perceptual thresholds are observed in individuals with ARHL than those with normal hearing. Here, OAs with ARHL showed higher pitch discrimination thresholds than those with normal hearing. Hearing loss in the low-frequency ranges also predicted worse pitch detection. Given that older age (Chapter 2) and ARHL (Chapter 3) were shown to predict poorer self-motion perception, in Chapter 4 I evaluated whether self-motion perception could be improved with training. Specifically, I trained OAs and YAs on a visual-vestibular heading-discrimination task. While OAs showed poorer overall precision than YAs, both groups showed improved precision post-training for the sensory condition with the lowest pre-training precision (visual-only). A sub-group of OAs who initially could not perform the visual heading task demonstrated greatly improved performance post-training. Collectively, I show that while healthy aging and common age-related sensory declines may be associated with poorer self-motion perception, training can potentially be used to improve these abilities. Together, these results may have implications for informing fall/collision prevention strategies.
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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) | 0,003 | 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 ».