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Enregistrement W2062027370 · doi:10.3109/17483107.2013.782578

A cross-sectional study examining multiple mobility device use and fall status among middle-aged and older adults with multiple sclerosis

2013· article· en· W2062027370 sur OpenAlexaff
Marcia Finlayson, Elizabeth Peterson, Miho Asano

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWheelchairLogistic regressionCross-sectional studyMedicinePoison controlHuman factors and ergonomicsOdds ratioPhysical medicine and rehabilitationDescriptive statisticsInjury preventionPhysical therapyPsychologyComputer scienceMedical emergencyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To document the prevalence of multiple mobility device use among adults with multiple sclerosis (MS) (≥55 years) and examine the association between falls status (faller/non-faller) and the number of mobility devices used. Methods: Cross-sectional data generated through telephone interviews with 353 participants was used for this secondary analysis. Descriptive statistics were used to address the first study purpose. Multiple device use was measured by the number of devices used, which ranged from 0 (never use a cane, walker, manual wheelchair, or power wheelchair/scooter) to 4 (use all four mobility devices at least some of the time). Logistic regression analysis was used to address the second purpose, with fall status used as the dependent variable (non-fallers [<1 per year] versus fallers [≥1 per year]). Results: Just under 60% of participants reported the use of at least two mobility devices. For each additional mobility device used, the odds of being a faller increased by 1.47 times (95% CI = 1.14–1.90). Conclusion: Multiple mobility device use was common and the greater number of devices used, the greater the likelihood of being a faller. To prevent falls, this association requires further research to determine directionality. Implications for RehabilitationThe high prevalence of multiple mobility device use points to the importance of asking about all devices a person uses, not just the primary one.Regression findings point to the need for comprehensive fall risk assessment and raise questions about whether different approaches to fall prevention intervention may be required for different clients.Including discussions and education about how to select the “right” device for different activities may be useful in the context of improving mobility status and reducing fall risk. Adequate practice with each device and “refreshers” when a device is not used to regularly may also be valuable.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,272 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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