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Enregistrement W2650616383 · doi:10.3389/fnhum.2017.00353

Guidelines for Assessment of Gait and Reference Values for Spatiotemporal Gait Parameters in Older Adults: The Biomathics and Canadian Gait Consortiums Initiative

2017· article· en· W2650616383 sur OpenAlexaffabout
Olivier Beauchet, Gilles Allali, Harmehr Sekhon, Joe Verghese, Sylvie Guilain, Jean‐Paul Steinmetz, Reto W. Kressig, John M. Barden, Tony Szturm, Cyrille P. Launay, Sébastien Grenier, Louis Bherer, Teresa Liu‐Ambrose, Vicky L. Chester, Michele L. Callisaya, Velandai Srikanth, Guillaume Léonard, Anne‐Marie De Cock, Ryuichi Sawa, Gustavo Duque, Richard Camicioli, Jorunn L. Helbostad

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of AlbertaHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanMontreal Heart InstituteUniversity of British ColumbiaUniversity of New BrunswickUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversity of ManitobaGeomechanica (Canada)McGill University Health CentreMcGill UniversityUniversity of ReginaJewish General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilNational Institute on AgingNational Institutes of HealthMinistère des Affaires Sociales et de la Santé
Mots-clésGaitPhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Gait disorders, a highly prevalent condition in older adults, are associated with several adverse health consequences. Gait analysis allows qualitative and quantitative assessments of gait that improves the understanding of mechanisms of gait disorders and the choice of interventions. This manuscript aims 1) to give consensus guidance for clinical and spatiotemporal gait analysis based on the recorded footfalls in older adults aged 65 years and over, and 2) to provide reference values for spatiotemporal gait parameters based on the recorded footfalls in healthy older adults free of cognitive impairment and multi-morbidities. Methods. International experts working in a network of two different consortiums (i.e.; Biomathics and Canadian Gait Consortium) participated in this initiative. First, they identified items of standardized information following the usual procedure of formulation of consensus findings. Second, they merged databases including spatiotemporal gait assessments with GAITRite® system and clinical information from the “Gait, cOgnitiOn & Decline” (GOOD) initiative and the Generation 100 (Gen 100) study. Only healthy - free of cognitive impairment and multi-morbidities (i.e.; ≤3 therapeutics taken daily) - participants aged 65 and older were selected. Age, sex, body mass index, mean values and coefficients of variation (CoV) of gait parameters were used for the analyses. Results. Standardized systematic assessment of three categories of items, which were demographics and clinical information, and gait characteristics (clinical and spatiotemporal gait analysis based on the recorded footfalls), were selected for the proposed guidelines. Two complementary sets of items were distinguished: a minimal data set and a full data set. In addition, a total of 954 participants (mean age 72.8 ± 4.8 years, 45.8% women) were recruited to establish the reference values. Performance of spatiotemporal gait parameters based on the recorded footfalls declined with increasing age (mean values and CoV) and demonstrated sex differences (mean values only). Conclusions. Based on an international multicenter collaboration, we propose consensus guidelines for gait assessment and spatiotemporal gait analysis based on the recorded footfalls, and reference values for healthy older adults.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0190,018
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0140,005
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations203
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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