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Enregistrement W3161196879 · doi:10.1080/02703181.2021.1920654

The Importance of Adapting Functional Test Instructions for Older Adults with Neurocognitive Disorders

2021· article· en· W3161196879 sur OpenAlexaff
Audrey-Ann Blais, Cynthia Tremblay, Laury Guarnaccia, Léane Tremblay, Sandrine Laflamme-Thibault, Sharlène Côté, Patrice Tremblay, Julie Bouchard, Rubens Alexandre da Silva

Notice bibliographique

RevuePhysical & Occupational Therapy In Geriatrics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanMcGill UniversityUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitiveFunctional impairmentPhysical medicine and rehabilitationCognitionPsychologyRehabilitationMedicineFalls in older adultsTest (biology)GerontologyClinical psychologyPhysical therapyPsychiatryHuman factors and ergonomicsPoison controlMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: The assessment of the risk of falling in geriatric rehabilitation is often using standardized functional tests, which may be more complex but less representative in older adults with a neurocognitive disorder. The conceptual aim of this manuscript was thus to discuss the impact of adapted instructions on physical performance during standardized functional tests for older with neurocognitive disorders (NCD). Methods: Six topics were addressed: 1) current and global profile of falls in older, 2) fall assessment, 3) neurocognitive disorders in the older adults, 4) relationship between cognitive impairment and functional performance, 5) impact of the instructions on functional assessments in an older population, and finally 6) an overview of the future perspectives on possible adaptations for functional assessments in older adults with NCD. Conclusions: We believe that it is realistic and feasible to address adapted instructions to patients with NCD in clinical settings to optimize their assessment of their risk of falling.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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