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Enregistrement W4220701136 · doi:10.1177/02692155221087963

Fall arrest strategy training improves upper body response time compared to standard fall prevention exercise in older women: A randomized trial

2022· article· en· W4220701136 sur OpenAlexafffund
Catherine M. Arnold, Joel L. Lanovaz, Jonathan P. Farthing, Hayley S. Legg, Melanie Weimer, Soojeong Kim

Notice bibliographique

RevueClinical Rehabilitation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésRandomized controlled trialPhysical therapyMedicineFall preventionTime trialPhysical medicine and rehabilitationLower bodyTraining (meteorology)Poison controlInjury preventionMedical emergencySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Exercise can decrease fall risk in older adults but less is known about training to reduce injury risk in the event a fall is unavoidable. The purpose of this study was to compare standard fall prevention exercises to novel Fall Arrest Strategy Training ( FAST); exercises designed to improve upper body capacity to reduce fall-injury risk in older women. Method Forty women (mean age 74.5 years) participated in either Standard (n = 19) or FAST (n = 21) twice per week for 12 weeks. Both interventions included lower body strength, balance, walking practice, agility and education. FAST added exercises designed to enhance forward landing and descent control such as upper body strengthening, speed and practice of landing and descent on outstretched hands. Results Both FAST and Standard significantly improved strength, mobility, balance, and fall risk factors from pre to post-intervention. There was a significant time by group interaction effect for upper body response time where FAST improved but Standard did not ( p = 0.038). Discussion FAST resulted in similar gains in factors that reduce fall risk as a standard fall prevention program; with the additional benefit of improving speed of arm protective responses; a factor that may help enhance landing position and reduce injury risks such as head impact during a forward fall.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,385 · 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.

Devis d'étudeEssai 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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