The Single-Leg-Stance Test in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Timed single-leg-stance test (SLST) is widely used to assess postural control in the elderly. In Parkinson's disease (PD), it has been shown that an SLST around 10 seconds or below may be a sensitive indicator of future falls. However, despite its role in fall risk, whether SLST times around 10 seconds marks a clinically important stage of disease progression has largely remained unexplored. METHODS: A cross-sectional study where 27 people with PD were recruited and instructed to undertake timed SLST for both legs was conducted. Disease motor impairment was assessed with the Unified Parkinson's Disease Rating Scale Part 3 (UPDRS-III). RESULTS: This study found that: 1) the SLST in people with PD shows good test-retest reliability; 2) SLST values can be attributed to two non-overlapping clusters: a low (10.4 ± 6.3 seconds) and a high (47.6 ± 11.7 seconds) value SLST group; 3) only the low value SLST group can be considered abnormal when age-matched normative SLST data are taken into account for comparison; and 4) lower UPDRS-III motor performance, and the bradykinesia sub-score in particular, are only associated with the low SLST group. CONCLUSION: These results lend further support that a low SLST time around 10 seconds marks a clinically important stage of disease progression with significant worsening of postural stability in PD.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».