认知和大脑网络连接在定时的上升和上升性能中

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 老年学是一门学科.
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 步行表现与整个寿命中的大脑功能和认知过程有关.
• 定时上升和移动 (TUG) 测试可靠地评估老年人与年龄相关的移动性和跌倒风险.
• 了解影响TUG表现的因素对于保持老龄化人口的独立性至关重要.

研究的目的:

• 使用运动认知网络间连接,认知能力和社会人口统计因素预测定时启动和启动 (TUG) 测试表现.
• 识别与步态不同方面相关的特定大脑网络连接,包括总时间,转动时间和转动峰角速度 (PAV).
• 阐明注意力系统在衰老期间的步行表现中的作用.

主要方法:

• 189名认知正常的参与者通过使用无线惯性传感器进行了移动性评估,用于TUG测试.
• 在预先定义的大脑区域的对对相关性使用时,分析了体运动手,小脑和认知网络之间的功能连接.
• 线性回归模型使用年龄,性别,教育,认知分数和网络间连接性预测了TUG指标 (总时间,转动时间,PAV).

主要成果:

• 索马托摩托手-腹注意力和小脑-默认模式网络 (DMN) 连接性预测了 TUG 总时间.
• 记忆性能,体运动手的突出性和体运动手的运行连接性预测了转动时间.
• 年龄,教育程度,体机动手背注意力和小脑-状骨网络激活预测转向PAV.

结论:

• 互联网连接,特别是涉及注意力系统,显著预测了老年人的步行表现指标.
• 不同的大脑网络的相互作用与步态的不同方面有关,例如总体速度与转动.
• 研究结果强调了大脑网络,特别是注意力系统对与年龄相关的步态变化的多样性贡献.