Increasing the Clinical Utility of the BESTest, Mini-BESTest, and Brief-BESTest: Normative Values in Canadian Adults Who Are Healthy and Aged 50 Years or Older
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Balance is a composite ability requiring the integration of multiple systems. The Balance Evaluation Systems Test (BESTest) and 2 abbreviated versions (the Mini-BESTest and the Brief-BESTest) are balance assessment tools that target these systems. To date, no normative data exist for any version of the BESTest. OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine the age-related normative scores on the BESTest, Mini-BESTest, and Brief-BESTest for Canadians who are healthy and 50 to 89 years of age. DESIGN: A cross-sectional study design was used. METHODS: Seventy-nine adults who were healthy and aged 50 to 89 years (mean age=68.9 years; 50.6% women) participated. Normative scores were reported by age decade. RESULTS: Mean BESTest scores were 95.7 (95% confidence interval [CI]=94.4-97.1) for adults who were aged 50 to 59 years, 91.4 (95% CI=89.8-93.0) for those who were aged 60 to 69 years, 85.4 (95% CI=82.5-88.2) for those who were aged 70 to 79 years, and 79.4 (95% CI=74.3-84.5) for those who were aged 80 to 89 years. Similar results were obtained for the Mini-BESTest and the Brief-BESTest, and all 3 tests showed statistically significant differences in scores among the age cohorts. LIMITATIONS: Because only adults who were 50 to 89 years of age were tested, there are still no normative data for people outside this age range. Also, the scores presented may not be generalizable to all countries. CONCLUSIONS: These normative data enhance the clinical utility of the BESTest, Mini-BESTest, and Brief-BESTest by providing clinicians with reference points to guide treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».