Vestibular and Motor Contributions to Mobility: Limitations of Seniors Awaiting Discharge from Hospital Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Following hospitalization, seniors are at risk of impaired mobility and increased risk of falling, which can lead to injuries and re-admission. The primary purpose of this paper was to evaluate the ability of hospitalized seniors to use vestibular inputs for balance control. The secondary purpose was to examine the influence of vestibular function and lower limb muscle strength on mobility. METHODS: Experimental and correlation designs were used. Patients (aged 65-90 years), preparing for discharge from an inpatient geriatric rehabilitation unit, were recruited. Vestibular control of standing balance was measured using the Clinical Test of Sensory Interaction for Balance (CTSIB). Mobility was measured with the Timed Up and Go (TUG) Test. Lower limb muscle maximum voluntary isometric contraction (MVIC) strength was tested with portable dynamometry. Wilcoxon signed rank test, with alpha adjusted for multiple comparisons (p ≤ 0.017), was used to compare relevant components of the CTSIB. Stepwise regression was used to assess the influence of vestibular impairment on TUG score. RESULTS: CTSIB(Test6) (median = 7.1 seconds, range = 0.0-30.0) was less than CTSIB(Test1) (30.0 seconds, 30.0-30.0) and CTSIB(Test4) (30.0 seconds, 10.5-30.0) (W = 136, p < 0.017). MVIC scores (Nm·kg⁻¹, mean ± SD) included hip abduction 0.38 ± 0.2, hip flexion 0.32 ± 0.1, hip extension 0.44 ± 0.2, knee flexion 0.31 ± 0.1, knee extension 0.33 ± 0.2, ankle dorsiflexion 0.12 ± 0.1 and ankle plantarflexion 0.23 ± 0.1. Mean TUG score was 26.1 ± 6.0 seconds. Performance on CTSIB(Test6) explained 55% of the variance in TUG scores, whereas hip extension strength explained an additional 6%. CONCLUSIONS: Seniors awaiting discharge from hospital had impaired vestibular control of balance that was systematically associated with impaired mobility. Evaluating vestibular function prior to discharge from hospital could improve discharge planning with respect to management of impairments that threaten balance and safe mobility.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».