Normative Data for the BTrackS Balance Test of Postural Sway: Results from 16,357 Community-Dwelling Individuals Who Were 5 to 100 Years Old
Notice bibliographique
Résumé
Background: Postural sway is routinely assessed because increased postural sway is associated with poorer performance of activities of daily living, higher rates of residential care, and increased risk of falling. Force plate technology is one of the most sensitive and objective means of assessing postural sway in the clinic. Objective: The aim of this study was to provide the first set of normative data for the BTrackS Balance Test (BBT) of postural sway. Design: The design was descriptive and population based. Methods: BBT results from 16,357 community-dwelling individuals who were 5 to 100 years old were accumulated and assessed for effects of age, sex, height, and weight. Percentile rankings were calculated for significant groupings. Results: BBT results were dependent on age and sex but not height or weight. Therefore, percentile rankings were determined for male and female individuals in each age category, with no consideration of participant height or weight. Limitations: Data were collected by third-party practitioners with various backgrounds in more than 50 locations across the United States and Canada. There was an imbalance in the sample sizes for age and sex groupings. Conclusions: The findings of this study represent the largest normative dataset ever published for postural sway results. Normative data on the BBT can assist in determining abnormalities in postural sway, which have been linked to negative clinical outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».