The ability of clinical balance measures to identify falls risk in multiple sclerosis: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the ability of clinical measures of balance to distinguish fallers from non-fallers and to determine their predictive validity in identifying those at risk of falls. DATA SOURCES: AMED, CINAHL, Medline, Scopus, PubMed Central and Google Scholar. First search: July 2015. Final search: October 2017. REVIEW METHODS: Inclusion criteria were studies of adults with a definite multiple sclerosis diagnosis, a clinical balance assessment and method of falls recording. Data were extracted independently by two reviewers. Study quality was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 scale and the modified Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Statistical analysis was conducted for the cross-sectional studies using Review Manager 5. The mean difference with 95% confidence interval in balance outcomes between fallers and non-fallers was used as the mode of analysis. RESULTS: We included 33 studies (19 cross-sectional, 5 randomised controlled trials, 9 prospective) with a total of 3901 participants, of which 1917 (49%) were classified as fallers. The balance measures most commonly reported were the Berg Balance Scale, Timed Up and Go and Falls Efficacy Scale International. Meta-analysis demonstrated fallers perform significantly worse than non-fallers on all measures analysed except the Timed Up and Go Cognitive ( p < 0.05), but discriminative ability of the measures is commonly not reported. Of those reported, the Activities-specific Balance Confidence Scale had the highest area under the receiver operating characteristic curve value (0.92), but without reporting corresponding measures of clinical utility. CONCLUSION: Clinical measures of balance differ significantly between fallers and non-fallers but have poor predictive ability for falls risk in people with multiple sclerosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,067 | 0,618 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».