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Enregistrement W2561645276 · doi:10.46743/1540-580x/2016.1637

Outcome Measures for Mild Balance and Cognitive Decline in a Pre-Old Adult: A Case Report

2016· article· en· W2561645276 sur OpenAlexaboutno aff
Melissa Chan, Shari Rone-Adams

Notice bibliographique

RevueInternet Journal of Allied Health Sciences and Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNova Southeastern University
Mots-clésBalance (ability)Montreal Cognitive AssessmentCognitionCognitive declineBalance problemsCognitive testTest (biology)PsychologyMedicineGerontologyPhysical therapyCognitive impairmentDementiaPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Purpose. Early detection and treatment of age-related decline, particularly balance and cognition, are increasingly being emphasized in current research. However, the majority of research on older adults focuses on participants who are 65 years and older. For individuals who are 60-64 years old, this is an age range where they may or may not be considered an older adult. This poses a problem applying the results of these studies to pre-old adults to accurately diagnose, measure and classify risk in the areas of cognition and balance. Case Description. The patient is a 61-year-old woman with a clinical diagnosis of osteoporosis. She has had 5 falls and near-falls in the past year. She also experiences memory problems, which sometimes affects her ability to plan and organize her schedule. She is otherwise well, with no limits to participation. Outcomes Assessment. Frequently used clinical tools to assess for mild balance and cognitive deficits were performed in order to detect diagnosis and/or classify risk. A total of 14 tools related to balance and falls, and 4 tools related to cognition were chosen. Results. Of the assessment tools used, only the Mini Balance Evaluation Systems Test (Mini BESTest), High Level Mobility Assessment Test (HiMAT), and the Falls Efficacy Scale- International (FES-I) were able to identify and classify risk of fall and/or balance deficits. Of the cognitive tools performed, only the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) produced abnormal results, suggesting cognitive decline. Conclusions. Many of the frequently used clinical assessment tools were unable to identify falls history and balance deficits in this patient. In view of the lack of sensitivity in balance assessment tools in pre-old adults and the multiple factors associated with falls risk, it is difficult to conclusively determine if she does have balance deficits and to quantify her risk of future falls. Cognitive screening in this patient suggests that an algorithmic approach using the Mini Mental State Examination (MMSE) and the MoCA may be effective in screening for mild cognitive impairment (MCI). More research should be directed towards the development and validation of sensitive instruments to detect mild balance deficits and screening for MCI, especially in the pre-old adult.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,006
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 savante0,0000,001
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,378 · 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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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