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Enregistrement W2078151196 · doi:10.1080/j148v22n01_05

Gender Differences in Range of Motion in Older Adults

2004· article· en· W2078151196 sur OpenAlexaboutno aff
Jean A. Kalscheur, Patricia S. Costello, Lynnda J. Emery

Notice bibliographique

RevuePhysical & Occupational Therapy In Geriatrics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRange of motionRange (aeronautics)Motion (physics)PsychologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationComputer scienceArtificial intelligencePhysical therapyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractThis study had three purposes: to compare active neck and upper extremity range of motion (ROM) in women and men in context of expected values, to examine ROM decrease with age in women and men, and to predict age-related ROM in older women and men. Sixty-one women and 25 men who lived independently in the community were measured. ROM was less for older women and older men when compared to expected values. ROM declined with age for both women and men; however, women maintained greater range. The estimated regression coefficients can be used to predict ROM in older women and men. Clinical implications in evaluation are discussed.KEYWORDS: Gerontologyagingolder womenolder menphysiological aspects of aging Additional informationNotes on contributorsPatricia S. CostelloJennifer R. Johnson was a graduate student in the School of Occupational Therapy, Texas Woman's University, Houston, TX at the time of this study. She is currently employed as an Occupational Therapist at Touro Infirmary in New Orleans, LADebra Stewart is Lecturer, School of Rehabilitation Science, McMaster University and staff therapist at Erinoak Centre, Missis-sauga, Ontario. She is currently completing a MSc (Design, Measurement and Evaluation) at McMaster University.Ronald L. Mace (deceased, June 29, 1998) was also affiliated with The Center for Universal Design, School of Design, North Carolina University.Lois Rosage and Geraldine Shaw are Occupational Therapist Consultants who provide evaluations for the housing programs at the Philadelphia Corporation for Aging.Lois Rosage and Geraldine Shaw are Occupational Therapist Consultants who provide evaluations for the housing programs at the Philadelphia Corporation for Aging.Debbie Rand is Occupational Therapist, Beit Rivka Geriatric Rehabilitation Hospital, Petach Tikva, Israel. She completed this study in partial fulfillment of the requirements for the Master of Science degree in Occupational Therapy, School of Occupational Therapy, Faculty of Medicine, Hebrew University of Jerusalem. Her mailing address is 50 Heh B'Eyar Street, Apartment 5, Rosh Ha'Ayin, Israel, 48056.Maureen McKenna is a Licensed Physical Therapist and Licensed Marriage and Family Therapist in California. Her Current position is: Assistant Professor of Physical Therapy, Wheeling Jesuit University, 316 Washington Avenue, Wheeling, WV 26003.Heather Lambert was funded in part by a Health Canada NHRDP Fellowship, a REPAR Fellowship, a doctoral bursary from the Fonds de la Recherche en Santé du Quebec, and a Canadian Occupational Therapy Foundation-Royal Canadian Legion Fellowship in Gerontology.Trish Wielandt was supported by a University of Queensland Postgraduate Research Scholarship (UQPRS).Dr. Leigh Tooth was supported by a NHMRC Fellowship (#997032) while some of this research was undertaken.J. D. "Herb" Herbert is Occupational Therapist, Rocky Mountain Menders LLC, 363 Pioneer Road, Lyons, CO 80540. At the time of this study, he was a graduate student, Department of Occupational Therapy, Colorado State University, Fort Collins, CO.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations6
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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