Specificity of Functional Mobility Measures in Older Adults After Hip Fracture
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the relationships between measures of functional mobility (Timed Up and Go [TUG], Self-Paced Walking [SPW], Berg Balance Scale [BBS]) and global functional status (FIM trade mark instrument), the motor component of the FIM instrument (motor FIM), and the mobility/locomotor-specific FIM component (ML-FIM) in older patients admitted to an inpatient rehabilitation program after hip fracture. DESIGN: The TUG, SPW, BBS, and FIM instrument were administered within 24 hr after admission and before discharge to 20 patients undergoing inpatient rehabilitation after a hip fracture. RESULTS: Significant correlations at admission were found between FIM and TUG scores (r = -0.47; p < 0.05), TUG and motor FIM (r = -0.45; p < 0.05), TUG and ML-FIM (r = -0.58; p < 0.01), FIM and BBS (r = 0.60; p < 0.01), motor FIM and BBS (r = 0.50; p < 0.05), and ML-FIM and BBS (r = 0.45; p < 0.05). At discharge, a significant correlation was found between the motor FIM and SPW (r = -0.49; p < 0.05). Change scores between both the motor FIM and ML-FIM and TUG scores were significantly correlated (r = -0.47, p < 0.05, r = -0.50, p < 0.05, respectively). CONCLUSIONS: The FIM instrument, motor FIM, and ML-FIM may not be specific measures of functional mobility in patients with hip fracture.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».