MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2024629875 · doi:10.1519/jsc.0b013e3181918a83

Effects of Unstable Surface Training on Measures of Balance in Older Adults

2009· article· en· W2024629875 sur OpenAlexaff
Brian K. Schilling, Michael J. Falvo, Robyn E. Karlage, Lawrence W. Weiss, Corey A. Lohnes, Loren Z.F. Chiu

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Memphis
Mots-clésBalance (ability)Confidence intervalPhysical medicine and rehabilitationBalance testDynamic balancePhysical therapyEyes openPsychologyBerg Balance ScaleMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this investigation was to examine the effects of a 5-week, low-cost unstable surface balance training program in sexagenarians. Nineteen men and women (60-68 years; 83.7 +/- SD kg) were randomly assigned to a control or training group. The training group performed various balance activities on air-filled rubber disks for 5 weeks. Each thrice-weekly session was supervised, and progression was based on proficiency. While in an upright position, static balance (length of path [LOP] of the center of pressure) was assessed in both eyes-open and eyes-closed states for each leg separately as well as for both legs. Participants also performed the timed up-and-go (TUG) test and completed the Activity-specific Balance Confidence (ABC) questionnaire. A significant group x time effect for the ABC questionnaire was found (p = 0.04). Tukey post hoc analysis indicates that the balance training program increased self-perceived balance confidence (p < 0.01). No significant group x time interactions were noted for TUG or LOP. Because no objective measure of balance or function was changed, the increase in ABC may be spurious. Unstable surface training may not be effective in improving balance among persons for whom balance is not problematic. However, the large number of acute training variables in such a program leaves opportunity for further research in this paradigm.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Strength and Conditioning ResearchMême sujetBalance, Gait, and Falls PreventionTravaux en français237 207