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Enregistrement W2527092802 · doi:10.1007/s12603-016-0811-1

Older adults with fear of falling show deficits in motor imagery of gait

2016· article· en· W2527092802 sur OpenAlexaff
Ryota Sakurai, Yoshinori Fujiwara, Masashi Yasunaga, Hiroyuki Suzuki, Naoko Sakuma, Kuniyasu Imanaka, Manuel Montero‐Odasso

Notice bibliographique

RevueThe journal of nutrition health & aging · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensParkwood InstituteLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesTokyo Metropolitan University
Mots-clésFear of fallingLogistic regressionPhysical medicine and rehabilitationPopulationMotor imageryGaitFalling (accident)Poison controlPsychologyInjury preventionMedicinePhysical therapyMedical emergencyEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Understanding of the underlying mechanisms of Fear of Falling (FoF) could help to expand potential treatments. Given the nature of motor performance, the decline in the planning stage of motor execution may be associated with an expression of FoF. The aim of this study was to assess the planning/prediction accuracy in motor execution in people with FoF using gait-related motor imagery (MI). DESIGN: Cross-sectional case/control study. SETTING: Three health centers in Japan. PARTICIPANTS: Two hundred and eighty-three community-dwelling older adults were recruited and stratified by presence of FoF as FoF group (n=178) or non-FoF group (n=107). MEASUREMENTS: Participants were tested for both imagery and execution tasks of a Timed Up and Go (TUG) test. The participants were first asked to imagine the trial (iTUG) and estimate the time it would take, and then perform the actual trial (aTUG). The difference between iTUG and aTUG (Δ TUG) was calculated. RESULTS: The FoF group was significantly slower in aTUG, but iTUG duration was almost identical between the two groups, resulting in significant overestimation in the FoF group. The adjusted logistic regression analysis showed that increased Δ TUG (i.e., tendency to overestimate) was significantly associated with FoF (OR = 1.05; 95% CI = 1.02-1.10). Low frequency of going outdoors was also associated with FoF (OR 2.95; 95% CI: 1.16-7.44). CONCLUSIONS: Older adults with FoF overestimate their TUG performance, reflecting impairment in motor planning. Overestimation of physical capabilities can be an additional explanation of the high risk of falls in this population.

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)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations35
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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