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Enregistrement W2100785741 · doi:10.1093/ageing/afr037

Interventions for addressing low balance confidence in older adults: a systematic review and meta-analysis

2011· review· en· W2100785741 sur OpenAlexafffund
Debbie Rand, William C. Miller, Jeanne Yiu, Janice J. Eng

Notice bibliographique

RevueAge and Ageing · 2011
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineMeta-analysisPsychological interventionGerontologyBalance (ability)Confidence intervalPhysical therapyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: low balance confidence is a major health problem among older adults restricting their participation in daily life. OBJECTIVES: to determine what interventions are most effective in increasing balance confidence in older adults. DESIGN: systematic review with meta-analysis of randomised controlled trials including at least one continuous end point of balance confidence. Studies, including adults 60 years or older without a neurological condition, were included in our study. METHODS: the standardised mean difference (SMD) of continuous end points of balance confidence was calculated to estimate the pooled effect size with random-effect models. Methodological quality of trials was assessed using the Physical Therapy Evidence Database (PEDro) Scale. RESULTS: thirty studies were included in this review and a meta-analysis was conducted for 24 studies. Interventions were pooled into exercise (n = 9 trials, 453 subjects), Tai Chi (n = 5 trials, 468 subjects), multifactorial intervention (n = 10 trials, 1,233 subjects). Low significant effects were found for exercise and multifactorial interventions (SMD 0.22-0.31) and medium (SMD 0.48) significant effects were found for Tai Chi. CONCLUSION: Tai chi interventions are the most beneficial in increasing the balance confidence of older adults.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,452
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations91
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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