The Impaired Balance Systems Identified by the BESTest in Older Patients With Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Balance decreases and activities of daily living (ADLs) deteriorate in older people with knee osteoarthritis (KOA); however, little is known about the systems underlying poor balance control and how those impaired systems are related to decreased ADL. OBJECTIVES: To explore which balance systems are particularly impaired and to examine the relationship between physical ADL and balance in older people with KOA. DESIGN: Case-control study. SETTING: Outpatient clinic. PARTICIPANTS: Thirty people with KOA (mean age: 75.4 years) and 30 age-matched healthy adults (mean age: 75.4 years). METHODS: The Balance Evaluation Systems Test (BESTest), consisting of 6 sections to evaluate theoretically driven balance control systems, was used for balance assessment. BESTest section scores were compared by use of the Wilcoxon rank-sum test. Pain and physical ADL in the KOA group were evaluated with the Japanese edition of the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index. Spearman correlation coefficients and partial rank correlation coefficients were used to investigate the relationship between physical ADL and the BESTest scores, pain, radiography findings, and body mass index. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: The BESTest total and section scores. RESULTS: Compared with controls, 5 of 6 BESTest section scores were significantly lower in the KOA group. Physical ADL was significantly correlated with the total BESTest score (r = -0.484, P = .007), pain (r = 0.635, P < .001), Kellgren and Lawrence grade (r = 0.601, P < .001), and body mass index (r = 0.403, P = .027). Partial rank correlation coefficients between physical ADL and the total BESTest score (r = -0.443, P = .021) or section VI-Stability in Gait (r = -0.466, P = .014) were significant after we controlled for other variables. CONCLUSIONS: Most balance systems were impaired in older people with KOA, and this impairment was associated independently with decreased physical ADL.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».