MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7132653774

Yaşlı Bireylerde Dört Metre Yürüme Hızı Kognitif Fonksiyonların Yordayıcısı Olabilir mi?

2023· article· tr· W7132653774 on OpenAlexaboutno aff
Ayşegül Yurt, Leyla Aydın, Busra Ekemen, Kamile Sılay

Bibliographic record

VenueAYBU AVESIS · 2023
Typearticle
Languagetr
FieldPsychology
TopicAging and Gerontology Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEpicenterLife spanElectrodiagnosisPopulation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Yaşlı Bireylerde Dört Metre Yürüme Hızı Kognitif Fonksiyonların Yordayıcısı Olabilir mi? Büşra Ekemen1, Ayşegül Yurt1, Kamile Silay2, Büşragül Yılmaz2, Leyla Aydın1 1Tıbbi Fizyoloji, Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi, Ankara 2İç Hastalıkları, Dahili Tıp Bilimleri, Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi, Ankara AMAÇ: Motor fonksiyonlar sinir sistemindeki kompleks bir mekanizmanın sonucunda açığa çıkmaktadır. Bu nedenle motor faaliyetlerdeki değişiklikler kognitif fonksiyonlardaki değişikliklerle paralellik göstermektedir. Literatürde Parkinson, inme, kafa travması gibi durumlarda 4 m veya 10 m yürüme testleri, Montreal Bilişsel Değerlendirme Testi (MoCA) ve Mini Mental Test (MMT) kullanılarak tedavi prognozları açısından değerlendirme yapılan ve aralarındaki ilişkiye bakılan çalışmalar bulunmaktadır. Ancak herhangi bir nörolojik hastalığı olmayan geriatrik populasyonda çalışmaya rastlanmamıştır. Bu çalışmada nörolojik hastalığı olmayan geriatrik bireylerde yürüme hızı ile kognitif fonksiyonlar arasında ilişki olup olmadığı araştırılmıştır. YÖNTEM: Çalışmaya 2022 yılı içinde Ankara Şehir Hastanesi geriatri polikliniğine başvuran bireylerden, nörolojik fonksiyonlarla ilgili bir patoloji saptanmayan ve yürümeyi etkileyecek herhangi bir problemi olmayan 65 yaş üstü 74 (47 kadın, 27 erkek) gönüllü alınmıştır. Gönüllülere bir sefere mahsus olmak üzere 4 metre yürüme testi, MMT ve MoCA ölçekleri uygulanmıştır. Yapılan uygulamaların tamamı toplamda yaklaşık yarım saat sürmüştür. Yürüme hızı ile MMT ve yürüme hızı ile MoCA arasında ilişki değerlendirilmiştir. Verilerin analizi SPSS 22 programında Spearman’s korelasyon testi ile yapılmıştır. p<0.05 anlamlı olarak kabul edilmiştir. BULGULAR: Çalışmamızda verilerin ortalama±standart sapma değerleri yürüme hızı için 0,8±0,34 m/sn, MMT skoru için 25,9±4,21, MoCA skoru için 19,2±6,21 olarak bulunmuştur. Yürüme hızı ile MMT ve MoCA arasında istatistiksel olarak anlamlı pozitif yönde bir korelasyon olduğu görülmüştür (sırasıyla r=0,494, p<0.001 ve r=0,577, p<0.05). SONUÇ: Çalışmamızda motor fonksiyonla ilişkili yürüme hızı ile kognitif süreçlerle ilişkili MMT ve MoCA ölçekleri arasında orta düzeyde anlamlı bir ilişki olduğu görülmüştür. Bu bağlamda sonuçlarımız nörolojik hastalığı ve yürümeyi bozan herhangi bir hastalığı olmayan bireylerde gündelik fiziksel aktivitelerdeki yavaşlamanın bilişsel süreçlerin de yavaşlaması ile ilgili bir yordayıcı olabileceğini düşündürmektedir. Konu ile ilgili farklı yöntemler kullanarak sonuçlarımızın güçlendirilmesi planlanmaktadır. Anahtar Kelimeler: MMT, MoCA, motor fonksiyon, kognitif fonksiyon

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.289
Threshold uncertainty score0.966

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.2890.174

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.074
GPT teacher head0.392
Teacher spread0.318 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueAYBU AVESISSame topicAging and Gerontology ResearchFrench-language works237,207