Obstacle course training can improve mobility and prevent falls in people with intellectual disabilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Persons with intellectual disabilities (ID) constitute a special-needs population at high risk of falling. This is the first study to evaluate whether obstacle course training can improve mobility and prevent falls in this population. METHODS: The intervention was implemented as part of an institution-wide health care improvement plan aimed at reducing falls at a residential facility for people with ID. It comprised an annual screening of each resident for his or her individual fall risk. Subsequently, the group of ambulatory persons with a moderate to high fall risk (n = 39) were offered 10-session obstacle course training to improve their balance and gait abilities. Mobility was assessed pre-intervention, mid-term and post-intervention with the Performance Oriented Mobility Assessment (POMA), the Timed Up and Go (TUG) and the 10-meter walking test. The number of falls was compared between the year before and after intervention. RESULTS: The number of falls decreased by 82% (P < 0.001). POMA scores significantly improved from pre-intervention to mid-term (mean difference ± SD, 1.8 ± 2.9, P = 0.001), from mid-term to post-intervention (2.0 ± 2.9, P < 0.001), and from pre-intervention to post-intervention (3.8 ± 4.3, P < 0.001). Participants completed the 10-meter walking test faster at the post-intervention compared with the pre-intervention assessment (difference ± SD, 2.1 ± 5.1 s, P = 0.022). TUG scores did not improve significantly. CONCLUSIONS: The present study provides preliminary evidence for the effectiveness of obstacle course training in improving mobility and preventing falls in people with ID. As falls are a significant health concern in this population, further research is advocated to provide conclusive evidence for the suggested beneficial effects of exercise interventions.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».