Clinical and Laboratory Based Proprioceptive Assessments in Older Adults and People with Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Proprioception is the sense of body position in space (Gilman, 2002; Goble, Coxon, et al., 2012), and can be evaluated using both clinical assessments and laboratory based tasks. To date, normal aging has been shown to lead to a decline in proprioceptive acuity as assessed via laboratory based proprioceptive matching tasks, while proprioceptive deficits have been assumed to be present in people with multiple sclerosis (PwMS) based on performance on clinical assessments. The objective of the current study was to determine if performance on clinical assessments and laboratory based proprioceptive matching tasks is similar across older adults (OA) and PwMS (Adamo et al., 2007; Goble, 2010; Herter et al., 2014; Jamali et al., 2017; Khan et al., 2018; Scherder et al., 2018). Twenty-four OA participants (70+ years old) and twenty PwMS from the Ottawa community were recruited to take part in this study. Proprioceptive sense was assessed using clinical assessments (i.e., superficial sensation, vibration sense and joint position sense) and laboratory based proprioceptive matching tasks. Analysis revealed that while OA performed better on the clinical assessments, PwMS were more accurate in the laboratory matching tasks. Furthermore, analysis of goal directed movements in the matching tasks, revealed that PwMS spent more time in the initial, planning stage of the movement compared to OA, who spent more time executing their movements. These results indicate that OA and PwMS do not demonstrate similar deficits across clinical assessments and laboratory based proprioceptive tasks, and in fact plan and execute their movements differently. Moreover, results also call into question the relationship between clinical and laboratory based assessments of proprioception.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».