Explanatory factors of dynamic balance impairment in myotonic dystrophy type 1
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/AIMS: Myotonic dystrophy type 1 (DM1) is a neuromuscular disease affecting many systems and for which muscle weakness is one of the cardinal symptoms. People with DM1 also present with balance-related impairments and high fall risk. The aim of this study was to explore explanatory factors of dynamic balance impairment in the DM1 population. METHODS: A secondary analysis of data collected as part of a larger study was performed. The Mini Balance Evaluation System Test (Mini-BESTest) was used to assess dynamic balance. Age, sex, and CTG repeat length in blood were retrieved from medical records and research files. The maximal isometric muscle strength of five lower limb muscle groups (hip flexors and extensors, knee flexors and extensors, and ankle dorsiflexors) was quantitatively assessed as well as fatigue. Standard multiple regression analysis was used. RESULTS: Fifty-two individuals (31 men) aged between 24 and 81 years were included. The final model explains 65.9% of the balance score; ankle dorsiflexor muscle strength was the strongest explanatory factor, followed by CTG repeat length, age and fatigue to a lesser extent. DISCUSSION: Dynamic balance is impaired in people with DM1. Results of this study suggest that rehabilitation interventions aimed at improving strength of the ankle dorsiflexors and managing fatigue could help to improve dynamic balance in this specific population.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».