Falls in older adults and patients with neurodegenerative disease: gaps in clinical practice and associations with cognitive and neuropsychiatric symptoms
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of falls is significantly higher and recovery from fall-related complications are significantly worse in those with neurodegenerative disease compared to otherwise healthy older adults. Cognitive dysfunction and neuropsychiatric symptoms (NPS) can be both fall risk factors and connected to fall-related complications. However, it is unclear if and how individuals with previous falls differ in their performance on cognitive tasks and NPS evaluations compared to those without falls. In our first study, we assessed physician practice towards older adults and those with neurodegenerative disease regarding falls and post-fall concussions. We found a critical gap as most physicians do not inquire about falls nor about post-concussion symptoms even if a fall is reported. In our second study, evaluating 483 individuals across five different neurodegenerative disease cohorts, we aimed to evaluate whether there were differences in cognitive function and NPS between those with a fall history and those without a history of falls. Compared to those without a fall history, individuals with neurodegenerative disease with a history of falls performed significantly worse in attention and working memory, and executive function; and had worse NPS severity, specifically for anxiety and night-time behaviours. Our results underscore that a greater attention is needed towards falls in those with neurodegenerative diseases.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».