Ekitaldiak
Katagiri, R., et al., Dual-task walking for early detection of Alzheimer’s disease: comparative analysis of tasks using whole-body gait variables. BMC Geriatrics, 2025, vol. 25, n. 807, 2025, 9 p.
Gako-hitz
Personas mayores, Envejecimiento, Deterioro cognitivo, Enfermedad de Alzheimer, Detección, Datos estadísticos, JapónLaburpena
El aumento mundial de la demencia crea una necesidad urgente de métodos de detección sensibles y fáciles de aplicar. La marcha dual (que requiere que las personas caminen mientras realizan una segunda tarea cognitiva o motora) cumple estos criterios porque exige la marcha y la cognición simultáneamente, revelando déficits que surgen en las primeras etapas de la enfermedad de Alzheimer y el deterioro cognitivo leve (DCL). Si bien estudios recientes han explorado la integración de diversas variables de la marcha de la evaluación dual con modelos de clasificación, aún existe incertidumbre sobre las variables de la marcha efectivas para su inclusión en estos modelos y la selección de las tareas más efectivas. Este estudio tiene como objetivo investigar si la incorporación de variables de la marcha derivadas de las características del movimiento de todo el cuerpo mejora el rendimiento de los modelos de clasificación e identificar las tareas más efectivas para su inclusión en estos modelos.Se analizarondatos de 36 participantes, incluyendo 18 individuos cognitivamente normales y 18 con DCL. Mediante tecnología de captura de movimiento, se registraron las variables de la marcha que abarcan los movimientos de todo el cuerpo, incluyendo la dinámica del tren superior, tanto en condiciones normales de marcha como durante la ejecución de la doble tarea.
En primer lugar, se observó que las variables relacionadas con el movimiento del tren superior (es decir, balanceo anteroposterior y medial-lateral) al caminar desempeñaron un papel importante en los modelos de clasificación para la detección del deterioro cognitivo leve (DCL), especialmente durante tareas cognitivamente exigentes (restar números y responder preguntas verbales) al caminar. En segundo lugar, las tareas de llevar una taza en una bandeja y sostener una taza llena de agua al caminar arrojaron un rendimiento superior en el modelo de clasificación que otras tareas, especialmente al considerar múltiples características.
Este estudio subraya los beneficios de incorporar variables de la marcha del tren superior para mejorar el rendimiento de los modelos de clasificación para la detección del DCL. Estos conocimientos podrían contribuir al desarrollo de herramientas de detección más precisas y prácticas para el deterioro cognitivo leve (DCL).
PARTEKATU