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Enregistrement W2887272762 · doi:10.1136/bmjopen-2018-021510

Does perturbation-based balance training prevent falls among individuals with chronic stroke? A randomised controlled trial

2018· article· en· W2887272762 sur OpenAlexafffund
Avril Mansfield, Anthony Aqui, Cynthia J. Danells, Svetlana Knorr, Andrew Centen, Vincent DePaul, Alison Schinkel-Ivy, Dina Brooks, Elizabeth L. Inness, George Mochizuki

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensNipissing UniversityQueen's UniversitySunnybrook HospitalSunnybrook Health Science CentreToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceCanada Research ChairsCanadian Institutes of Health ResearchToronto Rehabilitation InstituteCanada Foundation for InnovationOntario Innovation Trust
Mots-clésMedicinePsychological interventionPhysical therapyRandomized controlled trialPoison controlBalance (ability)Injury preventionRate ratioStroke (engine)Confidence intervalPhysical medicine and rehabilitationSurgeryEmergency medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: No intervention has been shown to prevent falls poststroke. We aimed to determine if perturbation-based balance training (PBT) can reduce falls in daily life among individuals with chronic stroke. DESIGN: Assessor-blinded randomised controlled trial. SETTING: Two academic hospitals in an urban area. INTERVENTIONS: Participants were allocated using stratified blocked randomisation to either 'traditional' balance training (control) or PBT. PBT focused on improving responses to instability, whereas traditional balance training focused on maintaining stability during functional tasks. Training sessions were 1 hour twice/week for 6 weeks. Participants were also invited to complete 2 'booster' training sessions during the follow-up. PARTICIPANTS: Eighty-eight participants with chronic stroke (>6 months poststroke) were recruited and randomly allocated one of the two interventions. Five participants withdrew; 42 (control) and 41 (PBT group) were included in the analysis. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: The primary outcome was rate of falls in the 12 months post-training. Negative binomial regression was used to compare fall rates between groups. Secondary outcomes were measures of balance, mobility, balance confidence, physical activity and social integration. RESULTS: PBT participants reported 53 falls (1.45 falls/person-year) and control participants reported 64 falls (1.72 falls/person-year; rate ratio: 0.85(0.42 to 1.69); p=0.63). Per-protocol analysis included 32 PBT and 34 control participants who completed at least 10/12 initial training sessions and 1 booster session. Within this subset, PBT participants reported 32 falls (1.07 falls/person-year) and control participants reported 57 falls (1.75 falls/person-year; rate ratio: 0.62(0.29 to 1.30); p=0.20). PBT participants had greater improvement in reactive balance control than the control group, and these improvements were sustained 12 months post-training. There were no intervention-related serious adverse effects. CONCLUSIONS: The results are inconclusive. PBT may help to prevent falls in daily life poststroke, but ongoing training may be required to maintain the benefits. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ISRCTN05434601; Results.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,351 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations133
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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