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文摘
背景和目标步态变化潜在的认知障碍(CDs)标记。我们开发了一个模型分类老年人与认知正常使用CD的步态速度和变化捕获从一个可穿戴的惯性传感器相比,其诊断性能对模型的使用CD细微精神状态检查(MMSE)。
方法我们参加社区老年人正常步态从朝鲜纵向研究认知老化和痴呆和测量他们的步态特征使用可穿戴惯性传感器放置在身体质量的中心当他们走在14米长的走道三次在舒适的步伐。我们随机我们整个数据集分割成发展(80%)和验证(20%)的数据集。我们开发了一个模型,从开发数据集分类CD使用逻辑回归分析和验证的验证数据集。在这两个数据集,我们比较了诊断模型的性能与使用的患者。我们估计最优信用评分底线使用接收机的模型算子特征分析。
结果总共595名参与者,其中101人有经验的CD。我们的模型包括两步速和颞步态变化并表现出良好的诊断性能分类CD从正常认知的发展(接受者操作特征曲线下面积(AUC) = 0.788, 95% CI 0.748 - -0.823,p< 0.001)和验证数据集(AUC = 0.811, 95% CI 0.729 - -0.877,p< 0.001)。我们的模型显示类似的诊断性能使用患者的CD与模型的开发(AUC差= 0.026,标准误差(SE) = 0.043,z统计= 0.610,p= 0.542)和验证数据集(AUC差= 0.070,= 0.073,z统计= 0.956,p= 0.330)。的最优信用评分底线不同步态模型>−1.56。
讨论我们使用可穿戴的惯性传感器不同步态模型可能是一个有前途的诊断标记老年人的CD。
证据的分类这项研究提供了第三类证据,步态分析可以准确区分老年人健康对照组的cd。
术语表
- 广告=
- 阿尔茨海默病;
- AUC=
- 曲线下的面积;
- CD=
- 认知障碍;
- CERAD=
- 财团建立注册为阿尔茨海默病;
- CN=
- 认知正常;
- CoM=
- 身体质量中心;
- 浸=
- 方差系数;
- 下文=
- 路易体痴呆与;
- KLOSCAD=
- 韩国纵向研究认知老化和痴呆;
- MCI=
- 轻度认知障碍;
- 患者的=
- 细微精神状态检查;
- PD=
- 帕金森病;
- SE=
- 标准错误;
- 通过采用=
- 血管性痴呆
脚注
去首页Neurology.org/N为充分披露。资金信息和披露认为作者相关的,如果有的话,年底提供这篇文章。
提交和外部同行评议。处理编辑器是副主编彼得常春藤,医学博士。
编辑、页面10
类的证据:NPub.org/coe
- 收到了2022年8月25日。
- 接受的最终形式2023年3月17日。
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