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Enregistrement W2507607041 · doi:10.1002/pri.1675

Factor Analysis of the Community Balance and Mobility Scale in Individuals with Knee Osteoarthritis

2016· article· en· W2507607041 sur OpenAlexafffund
Judit Takacs, Natasha M. Krowchuk, Charles H. Goldsmith, Michael A. Hunt

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Research International · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesArthritis SocietyCanadian Institutes of Health ResearchArthritis Health Professions Association
Mots-clésBalance (ability)Confirmatory factor analysisOsteoarthritisPhysical therapyRange of motionPhysical medicine and rehabilitationPsychologyObservational studyTest (biology)Knee painAnalysis of varianceMedicineStatisticsInternal medicineMathematicsStructural equation modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: The clinical assessment of balance is an important first step in characterizing the risk of falls. The Community Balance and Mobility Scale (CB&M) is a test of balance and mobility that was designed to assess performance on advanced tasks necessary for independence in the community. However, other factors that can affect balancing ability may also be present during performance of the real-world tasks on the CB&M. It is important for clinicians to understand fully what other modifiable factors the CB&M may encompass. The purpose of this study was to evaluate the underlying constructs in the CB&M in individuals with knee osteoarthritis (OA). METHODS: This was an observational study, with a single testing session. Participants with knee OA aged 50 years and older completed the CB&M, a clinical test of balance and mobility. Confirmatory factor analysis was then used to examine whether the tasks on the CB&M measure distinct factors. Three a priori theory-driven models with three (strength, balance, mobility), four (range of motion added) and six (pain and fear added) constructs were evaluated using multiple fit indices. RESULTS: ) participated. A three-factor model in which all tasks loaded on these three factors explained 65% of the variance and yielded the most optimal model, as determined using scree plots, chi-squared values and explained variance. The first factor accounted for 49% of the variance and was interpreted as lower limb muscle strength. The second and third factors were interpreted as mobility and balance, respectively. DISCUSSION: The CB&M demonstrated the measurement of three distinct factors, interpreted as lower limb strength, balance and mobility, supporting the use of the CB&M with people with knee OA for evaluation of these important factors in falls risk and functional mobility. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,393 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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