Publication

The association of basic and challenging motor capacity with mobility performance and falls in young seniors

Kamiar Aminian, Anisoara Ionescu
2020
Journal Articles

Résumé

Background: Understanding the association between motor capacity (MC) (what people can do in a standardized environment), mobility performance (MP) (what people actually do in real-life) and falls is important for early detection of and counteracting on functional decline, particularly in the rapidly growing population of young seniors. Therefore, this study aims to 1) explore the association between MC and MP, and between MC and falls, and 2) investigate whether challenging MC measures are better associated with MP and falls than basic MC measures.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/2fff105e-5e16-4d67-ad68-9630e9c12756

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Kamiar Aminian, Anisoara Ionescu
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Concepts associés (28)

Régression (statistiques)

En mathématiques, la régression recouvre plusieurs méthodes d’analyse statistique permettant d’approcher une variable à partir d’autres qui lui sont corrélées. Par extension, le terme est aussi utilisé pour certaines méthodes d’ajustement de courbe. En apprentissage automatique, on distingue les problèmes de régression des problèmes de classification. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.

Population mondiale

La population mondiale est le nombre d'êtres humains vivant sur Terre à un instant donné. L’ONU l'estime à le . Elle avait été estimée à pour 2000, entre 1,55 et pour 1900, entre 0,813 et pour 1800 et entre 600 et d'habitants pour 1700. Cette augmentation de la population avec le temps tend cependant à ralentir avec une baisse mondiale de l'indice de fécondité, plus ou moins importante selon les pays. Le taux annuel de la croissance démographique de la population mondiale est tombé de 2,1 % au début des années 1960 à moins de 1 % en 2020.

Régression linéaire

En statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.

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