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Enregistrement W2168910360 · doi:10.2337/diacare.23.8.1187

Evaluation of postural stability in elderly with diabetic neuropathy.

2000· article· en· W2168910360 sur OpenAlexafffund
Hélène Corriveau, François Prince, Réjean Hébert, Michel Raı̂che, Daniel Tessier, Pierre Maheux, Jean‐Luc Ardilouze

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMedical Research Council Canada
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusEyes openCenter of pressure (fluid mechanics)Balance (ability)Force platformPopulationPhysical medicine and rehabilitationFalling (accident)Diabetic neuropathyPostural instabilityPhysical therapyInternal medicineParkinson's disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this study was to compare clinical and biomechanical characteristics of balance in diabetic polyneuropathic elderly patients and normal age-matched subjects. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Fifteen elderly with distal neuropathy (DNP) and 15 healthy age-matched subjects were evaluated with the biomechanical variable COP-COM, which represents the distance between the center of pressure (COP) and the center of mass (COM). Measurements were taken in the quiet position with a double-leg stance, in eyes-open (EO) and eyes-closed (EC) conditions. Subjects were also assessed with clinical balance evaluations. RESULTS: The COP-COM variable was statistically significantly larger in the DNP group than in the healthy group in anterior-posterior (A/P) and medial-lateral (M/L) directions. Furthermore, the DNP group showed statistically significantly larger amplitudes of the COP-COM variable without vision. The severity of the neuropathy, as quantified using the Valk scoring system, was correlated with COP-COM amplitude in both directions. CONCLUSIONS: Evaluation of the postural stability of an elderly diabetic population using the COP-COM variable can detect a very small change in postural stability and could be helpful in identifying elderly with DNP at risk of falling.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, 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

Citations156
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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