Normative data for the modified balance error scoring system in adults
Notice bibliographique
Résumé
PRIMARY OBJECTIVE: Head trauma, with or without injury to the brain, can impair balance and postural stability. The Modified Balance Error Scoring System (M-BESS) is a rapid, standardized, objective bedside test that can be helpful for monitoring recovery of balance and postural stability following head trauma. The purpose of this study is to develop preliminary normative data for this test for adults. METHODS AND PROCEDURES: Adults between the ages of 20-69 (n = 1234) were administered the M-BESS as part of a comprehensive preventive health screen. They did not have significant medical, neurological or lower extremity problems that might have an adverse effect on balance. MAIN OUTCOMES AND RESULTS: M-BESS performance significantly declined with age. Men and women performed similarly on the M-BESS. There was a small significant difference in M-BESS performance, with obese men performing more poorly than non-obese men and a larger significant difference between obese and non-obese women. CONCLUSIONS: The M-BESS normative data are presented for the total sample and by age, sex and age-by-sex. These normative data provide a frame of reference for interpreting M-BESS performance in adults who sustain traumatic brain injuries and adults with diverse neurological problems.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».