Perturbation‐based balance training for falls reduction among older adults: Current evidence and implications for clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
Falls are a leading cause of injury, hospitalization and even death among older adults. Although various strength and balance exercise interventions have shown moderate reductions in falls incidence among healthy older adults, no significant falls incidence improvements have been consistently seen in frail older adults or in patient groups with an increased falls risk (e.g. people with Parkinson's disease and stroke). This might be due to a lack of task specificity of previous exercise interventions to the recovery actions required to prevent a fall. Perturbation-based balance training (PBT) is an emerging task-specific intervention that aims to improve reactive balance control after destabilizing perturbations in a safe and controlled environment. Although early studies were carried out predominantly in research laboratory settings, work in clinical settings with various patient groups has been proliferating. A systematic search of recent PBT studies showed a significant reduction of falls incidence among healthy older adults and certain patient groups (e.g. people with Parkinson's disease and stroke), with clinically relevant reductions in frail older adults. The most practical methods in clinical settings might be treadmill-based systems and therapist-applied perturbations, and PBT that incorporates multiple perturbation types and directions might be of most benefit. Although more controlled studies with long-term follow-up periods are required to better elucidate the effects of PBT on falls incidence, PBT appears to be a feasible and effective approach to falls reduction among older adults in clinical settings. Geriatr Gerontol Int 2017; 17: 2294-2303..
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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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».