Longitudinal Analysis of Balance Confidence in Individuals With Stroke Using a Multilevel Model for Change
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Confidence about balance may be an important factor affecting self-efficacy for daily activities after stroke. OBJECTIVE: The authors investigated whether confidence changes and the parameters that may predict changes in self-perceived balance within the first year of community reintegration. METHODS: In this prospective study, 98 hemiparetic participants who could walk at least 10 m independently were assessed 1, 3, 6, and 12 months postdischarge from rehabilitation by the Berg Balance Scale, Timed Up and Go, 6-minute walking distance, and depression and anxiety scales. The 98 age-/sex-matched controls were assessed at enrollment and the same intervals. Multilevel modeling was used to determine if assessed covariates predicted changes in balance confidence by the Activities-Specific Balance Confidence Scale. RESULTS: Stroke subjects had lower initial balance confidence than controls and showed a statistically significant increase in confidence over 1 year at each assessment. Poor balance and high state anxiety were associated with lower balance confidence. Significant interactions were observed between greater depression, along with more impaired walking capacity and balance tests, in predicting lower change trajectories in confidence. Falls predicted a reduced rate of improvement. CONCLUSIONS: Balance confidence after stroke remained lower than controls over the first year. Physical therapies and supportive interventions designed to treat confidence should be initiated at discharge from inpatient rehabilitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».