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Enregistrement W3186259390 · doi:10.3390/healthcare9080921

Postural Adjustments and Kinematic Index Finger Features in Frail Older Adults under Different Equilibrium Constraints

2021· article· en· W3186259390 sur OpenAlexaff
Bianca Callegari, Alexandre Kubicki, Ghislain Saunier, Manuela Brito Duarte, Gizele Cristina da Silva Almeida, Bruno Mazziotti Oliveira Alves, César Ferreira Amorim, Daniela Garcez, Givago da Silva Souza, France Mourey

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsPhysical medicine and rehabilitationDeltoid curveBalance (ability)PsychologyPhysical therapyMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Anticipatory postural adjustments (APAs) are significantly affected by age and may represent restrictions on functional independence. Previous studies in young adults have already highlighted that changing postural stability (i.e., seated vs. upright posture) affects the motor planning and APAs. In frail older adults (FOAs), the effect of these different conditions of postural stability have not yet been established, and the present study aimed to disentangle this issue. Methods: Participants executed an arm-pointing task to reach a diode immediately after it turned on, under different conditions of stability (seated with and without foot support and in an upright posture). A kinematic profile of the index finger and postural electromyographic data were registered in their dominant-side leg muscles: tibialis anterior, soleus, rectus femoris, and semitendinosus. Results: The main finding of this study was that the adopted posture and body stabilization in FOAs did not reflect differences in APAs or kinematic features. In addition, they did not present an optimal APA, since postural muscles are recruited simultaneously with the deltoid. Conclusion: Thus, FOAs seem to use a single non-optimal motor plan to assist with task performance and counterbalance perturbation forces in which they present similar APAs and do not modify their kinematics features under different equilibrium constraints.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,328 · 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
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Résumé présentoui

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