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Enregistrement W2118751587 · doi:10.1093/ptj/85.2.150

Relationship of Balance and Mobility to Fall Incidence in People With Chronic Stroke

2005· article· en· W2118751587 sur OpenAlexafffund
Jocelyn E. Harris, Janice J. Eng, Daniel S. Marigold, Craig D. Tokuno, Cheryl L Louis

Notice bibliographique

RevuePhysical Therapy · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensGF Strong Rehabilitation CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésBerg Balance ScaleBalance (ability)Stroke (engine)GaitFall preventionMedicinePhysical medicine and rehabilitationPreferred walking speedChronic strokePhysical therapyInjury preventionPoison controlIncidence (geometry)RehabilitationMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: People with stroke are at risk for falls. The purpose of this study was to estimate the strength of the relationship of balance and mobility to falls. SUBJECTS: The participants were 99 community-dwelling people with chronic stroke. METHODS: An interview was used to record fall history, and physical performance assessments were used to measure balance (Berg Balance Scale [BBS]) and mobility (gait speed). RESULTS: No differences were found between subjects who fell once and subjects who did not fall or between subjects who fell more than once and subjects who did not fall. Neither balance nor mobility was able to explain falls in people with chronic stroke. DISCUSSION AND CONCLUSION: Clinicians should be cautious when using the BBS or gait speed to determine fall risk in this population. Falls occurred frequently during walking; it may be necessary to focus on reactive balance and environmental interaction when assessing individuals for risk of falls and devising fall prevention programs for individuals with chronic stroke. The authors' observations suggest that the prescription of 4-wheel walkers for individuals with a low BBS score (</=45) may be a mobility aid that could reduce the risk of falls.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,336 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations341
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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