在“计时起跑并完成”任务中的认知能力与大脑网络连接性

《GeroScience》：Cognition and brain network connectivity in timed up & go performance

步态性能与大脑运动-认知网络连接及认知表现相关，通过TUG测试和功能连接分析发现不同网络连接显著影响老年步态的时空特征。

　　

摘要

步态表现取决于大脑功能的众多方面，这些方面也与人一生的关键认知过程密切相关。定时起立行走（TUG）测试已被证明是评估老年人年龄相关行动能力变化和跌倒风险的可靠工具。本研究旨在利用运动-认知网络间的连接性、认知表现和社会人口统计学特征来预测TUG测试的结果。共有189名没有认知障碍的参与者参与了研究。通过无线惯性传感器设备测量参与者的行动能力。通过分析分配给大规模功能网络的264个预定义区域之间的成对相关性，评估了躯体运动手部、小脑和认知相关网络之间的功能连接性。通过对所有连接各网络对的区域（ROI）对进行Fisher z变换值的平均处理，总结了网络间的连接性。构建了三个线性回归模型，其中因变量包括TUG总时间、转身时间和转身峰值角速度（PAV），自变量包括年龄、性别、教育年限、记忆力和执行功能以及网络间连接模式。躯体运动手部与腹侧注意网络、小脑与默认模式网络（DMN）之间的网络连接性是TUG总时间的显著预测因素；记忆力表现、躯体运动手部与显著性网络及扣带回-顶盖网络之间的网络连接性是转身时间的显著预测因素；年龄、教育年限、躯体运动手部与背侧注意网络以及小脑与扣带回-顶盖网络激活是转身峰值角速度（PAV）的显著预测因素。研究结果表明，注意系统在衰老过程中对步态表现的贡献各不相同。