Influence of Age and Gender of Healthy Adults on Scoring Patterns on the Community Balance and Mobility Scale
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of the study was to describe and compare scoring patterns on the Community Balance and Mobility Scale (CB&M) in healthy men and women between 30 and 59 years of age. Methods: Following criterion testing on 5 individuals, 90 healthy volunteers who met the inclusion criteria and consented to participate in the study were tested on the CB&M. The subjects were recruited through quota sampling in three age categories: 30 to 39 years, 40 to 49 years, and 50 to 59 years, with 15 men and 15 women in each age category. The groups were not matched for any anthropometric variables. Results: Women within the age category of 50 to 59 years had significantly lower scores on the CB&M compared with all other age and gender categories. Conclusions: The results from this study indicate that although the items on the CB&M were appropriate for the 30- to 59-year age categories, some items still posed a challenge to healthy participants because most were unable to score full points on the CB&M. The normative data from the present study could help clinicians put the CB&M scores of middle-aged patients into context. These data may also be useful in making recommendations regarding the safe integration of patients back into the community following mild stroke.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».