Computerized Functional Reach Test to Measure Balance Stability in Elderly Patients With Neurological Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ability to maintain static and dynamic balance is a prerequisite for safe walking and for obtaining functional mobility. For this reason, a reliable and valid means of screening for risk of falls is needed. The functional reach test (FRT) is used in many countries, yet it does not provide some kinematic parameters such as shoulder or pelvic girdles translation. The purpose was to analyze video records measuring of distance, velocity, time length, arm direction and girdles translation while doing FRT. METHODS: A cross-sectional, descriptive study was conducted where the above variables were correlated to the mini-mental state examination (MMSE) for mental status and the Tinetti balance assessment test, which have been validated, in order to computerize the FRT (cFRT) for elderly patients with neurological disorders. Eighty patients were tested and 54 were eligible to serve as experimental group. The patients underwent the MMSE, the Tinetti test and the FRT. LAB view software was used to record the FRT performances and to process the videos. The control group consisted of 51 healthy subjects who had been previously tested. RESULTS: The experimental group was not able to perform the tests as well as the healthy control subjects. The video camera provided valuable kinematic results such as bending down while performing the forward reach test. CONCLUSIONS: Instead of manual measurement, we proposed to use a cheap with fair resolution web camera to accurately estimate the FRT. The kinematic parameters were correlated with Tinetti and MMSE scores. The performance values established in this study indicate that the cFRT is a reliable and valid assessment, which provides more accurate data than "manual" test about functional reach.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».