Impact of Type‐2 Diabetes Time Since Diagnosis on Elderly Women Gait and Functional Status
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The gait, mobility and lower-limb strength alterations of diabetic elderly women without symptoms of diabetic neuropathy in different periods of the chronic disease can contribute to an early functional diagnosis, allowing prevention of adverse outcomes like falls and disability. This could also contribute to the development of interventions, cures and physiotherapy practice for this population. The aim of this study was to verify the impact of type-2 diabetes mellitus time since diagnosis on gait and functional status of elderly women. METHODS: Eighty-two diabetic elderly women without neuropathic symptoms participated and divided in two groups: 1) 49 elderly (71.4 ± 4.8 years) with less than 10 years of type-2 diabetes mellitus diagnosis, and 2) 33 elderly (70 ± 4.5 years) with 10 or more years of type-2 diabetes mellitus diagnosis. Outcomes were spatiotemporal gait parameters (speed, cadence, step length, base of support, stance time, swing time, and double support time) assessed through GAITRite® system, and functional status assessed using the Timed Up and Go test and five times sit-to-stand test. To compare spatiotemporal gait variables and performance on functional tests between groups, multivariate analysis of variance and Mann-Whitney test were performed, respectively. RESULTS: The group with 10 or more years of diagnosis showed lower gait speed and smaller step length (112.3 cm/s; 59.2 cm) compared with the group with less than 10 years of diagnosis (122.9 cm/s; 62.4 cm). In relation to Timed Up and Go test and five times sit-to-stand test, there were no statistically significant differences between the groups. CONCLUSION: Type-2 diabetes mellitus time since diagnosis has a negative impact on gait speed and step length, but not on functional status of the elderly women. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».