Characterization of Balance Control After Moderate to Severe Traumatic Brain Injury: A Longitudinal Recovery Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Balance impairments after traumatic brain injury (TBI) are common and persist after injury. Postural asymmetries in balance have been reported, but not quantified, across recovery. Objective: The objective of this study was to characterize balance recovery after moderate to severe TBI, with a focus on postural asymmetry. Design: A secondary analysis of prospectively collected data was used in this study. Methods: Data were from 45 participants with moderate to severe TBI. Participants' balance in 2 bipedal stances and 2 unipedal stances was assessed with force plates at approximately 2, 5, and 12 months after injury. Single-visit data from participants who were matched for age and served as healthy controls were collected for visual comparison using 95% confidence intervals. Spatial and temporal center-of-pressure (COP) measures were calculated from force plates in the anteroposterior (AP) and mediolateral (ML) directions. Results: Despite improvements in net ML COP postural sway from 2 to 5 months after injury, there were no changes in AP postural sway across recovery. Postural sway in individuals with TBI was higher than normative values at all time points in both directions. Interlimb synchrony did not change across recovery in either direction. TBI weight-bearing asymmetry was lower than normative values at all time points and did not change across recovery. The characteristics of unipedal stance differed between limbs. Limitations: Sample size was reduced as a result of the inclusion and exclusion criteria; future studies will benefit from a larger sample size. Conclusions: The absence of recovery in ML COP postural sway, interlimb synchrony, and weight-bearing symmetry indicated that reduced ML control may contribute to balance impairments after TBI. These impairments may extend to dynamic balance tasks and may also place individuals with TBI at a higher risk for falls.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».