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Enregistrement W2137274298 · doi:10.1186/1756-0500-3-243

Even low alcohol concentrations affect obstacle avoidance reactions in healthy senior individuals

2010· article· en· W2137274298 sur OpenAlexaboutno aff
Judith Hegeman, Vivian Weerdesteyn, Bart J. F. van den Bemt, Bart Nienhuis, Jacques van Limbeek, Jacques Duysens

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)AlcoholMedicinePsychiatryPsychologyBiologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alcohol is a commonly used social drug and driving under influence is a well-established risk factor for traffic accidents1. To improve road safety, legal limits are set for blood alcohol concentration (BAC) and driving, usually at 0.05% (most European countries) or 0.08% (most US states, Canada and UK). In contrast, for walking there are no legal limits, yet there are numerous accounts of people stumbling and falling after drinking. Alcohol, even at these low concentrations, affects brain function and increases fall risk. An increased fall risk has been associated with impaired obstacle avoidance skills. Low level BACs are likely to affect obstacle avoidance reactions during gait, since the brain areas that are presumably involved in these reactions have been shown to be influenced by alcohol. Therefore we investigated the effect of low to moderate alcohol consumption on such reactions.Thirteen healthy senior individuals (mean(SD) age: 61.5(4.4) years, 9 male) were subjected to an obstacle avoidance task on a treadmill after low alcohol consumption. Fast stepping adjustments were required to successfully avoid suddenly appearing obstacles. Response times and amplitudes of the m. biceps femoris, a prime mover, as well as avoidance failure rates were assessed. FINDINGS: After the first alcoholic drink, 12 of the 13 participants already had slower responses. Without exception, all participants' biceps femoris response times were delayed after the final alcoholic drink (avg ± sd:180 ± 20 ms; p < 0.001) compared to when participants were sober (156 ± 16 ms). Biceps femoris response times were significantly delayed from BACs of 0.035% onwards and were strongly associated with increasing levels of BAC (r = 0.6; p < 0.001). These delays had important behavioural consequences. Chances of hitting the obstacle were doubled with increased BACs. CONCLUSIONS: The present results clearly show that even with BACs considered to be safe for driving, obstacle avoidance reactions are inadequate, late, and too small. This is likely to contribute to an increased fall risk. Therefore we suggest that many of the alcohol-related falls are the result of the disruptive effects of alcohol on the online corrections of the ongoing gait pattern when walking under challenging conditions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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