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Enregistrement W3106960513 · doi:10.1093/gerona/glaa239

Exercise, Processing Speed, and Subsequent Falls: A Secondary Analysis of a 12-Month Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3106960513 sur OpenAlexafffund
Teresa Liu‐Ambrose, Jennifer C. Davis, Ryan S. Falck, John R. Best, Elizabeth Dao, K Veselý, Cheyenne Ghag, Caterina Rosano, Chun Liang Hsu, Larry Dian, Wendy L. Cook, Kenneth Madden, Karim M. Khan

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRandomized controlled trialTime trialPhysical activityPhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Strength and balance retraining exercises reduce the rate of subsequent falls in community-dwelling older adults who have previously fallen. Exercise can also improve cognitive function, including processing speed. Given processing speed predicts subsequent falls, we aimed to determine whether improved processing speed mediated the effects of the Otago Exercise Program on the rate of subsequent: (i) total falls, (ii) non-injurious falls, (iii) moderate injurious falls, and (iv) serious injurious falls. METHOD: A secondary complete case analysis of a 12-month, single-blind, randomized clinical trial among 256 of 344 adults aged at least 70 years who fell in the previous 12 months. Participants were randomized 1:1 to receive usual care plus the Otago Exercise Program (n = 123) or usual care (n = 133), consisting of fall prevention care provided by a geriatrician. The primary outcome was self-reported number of falls over 12 months (ie, rate of falls). Processing speed was assessed at baseline and at 12 months by the Digit Symbol Substitution Test (DSST). Causal mediation analyses were conducted using quasi-Bayesian estimates and 95% confidence intervals. RESULTS: Exercise significantly reduced the rate of subsequent moderate injurious falls (IRR = 0.49; 95% CI: 0.31, 0.77; p = .002) and improved processing speed (estimated mean difference: 1.16 points; 95% CI: 0.11, 2.21). Improved DSST mediated the effect of exercise on the rate of subsequent moderate injurious falls (estimate: -0.06; 95% CI: -0.15, -0.001; p = .036). CONCLUSION: Improved processing speed may be a mechanism by which exercise reduces subsequent moderate injurious falls in older adults who fell previously. CLINICAL TRIALS REGISTRATION NUMBER: ClinicalTrials.gov Protocol Registration System:NCT01029171: https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01029171NCT00323596: https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT00323596.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,008
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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