Interventions for addressing low balance confidence in older adults: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».