Impaired Multisensory Integration Predisposes the Elderly People to Fall: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: This systematic review pooled all the latest data and reviewed all the relevant studies to look into the effect of multisensory integration on the balance function in the elderly. Methods: PubMed, Web of Science and Scopus were searched to find eligible studies published prior to May 2019. The studies were limited to those published in Chinese and English language. The quality of the included studies was assessed against the Newcastle-Ottawa Scale or an 11-item checklist, as recommended by Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ). Any disagreement among reviewers was resolved by comparing notes and reaching a consensus. Results: 839 records were identified and 17 of them were included for systematic review. The result supported our assumption that multisensory integration works on balance function in the elderly. All the 17 studies were believed to be of high or moderate quality. Conclusions: The systematic review found that the impairment of multisensory integration could predispose elderly people to fall. Accurate assessment of multisensory integration can help the elderly identify the impaired balance function and minimize the risk of fall. And our results provide a new basis for further understanding of balance maintenance mechanism. Further research is warranted to explore the change in brain areas related to multisensory integration in the elderly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».