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Enregistrement W4223610058 · doi:10.1093/ptj/pzac041

Examining the Relationship Between Reactive Stepping Outcomes and Falls in People With Multiple Sclerosis

2022· article· en· W4223610058 sur OpenAlexaff
Andrew S. Monaghan, Avril Mansfield, Jessie M. Huisinga, Daniel S. Peterson

Notice bibliographique

RevuePhysical Therapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthMultiple Sclerosis SocietyUniversity of KansasNational Multiple Sclerosis Society
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationMultiple sclerosisLatency (audio)OddsBalance (ability)MedicinePsychologyPhysical therapyComputer scienceLogistic regressionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Reactive stepping is critical for preventing falls and is impaired in people with multiple sclerosis (PwMS); however, which aspects of stepping relate to falls remains poorly understood. Identifying outcomes most related to falls is a first step toward improving rehabilitation for fall prevention. The purpose of this study was to assess whether reactive step latency or length during forward and backward losses of balance were related to a history of falls in PwMS. METHODS: Of the 111 PwMS who participated in this study, 76 reported no falls in the previous 6 months, whereas 36 reported 1 or more falls. Participants completed 3 forward and 3 backward treadmill-induced reactive steps from stance. Step length (centimeters) and step latency (milliseconds) were measured using motion capture and analyzed via MATLAB. RESULTS: Participants with a history of falls had significantly slower step latencies during backward stepping, but not forward stepping, than those without a history of falls. Step length did not differ between groups. Slower step latencies during backward stepping significantly increased the odds of having experienced a fall (β = .908, SE = 0.403, odds ratio = 2.479, 95% CI = 1.125 to 5.464). CONCLUSION: PwMS and a history of falling show delayed step onsets during backward reactive stepping. Specifically, for every 10-millisecond increase in step latency, PwMS were 2.5 times more likely to have a fall history. Although clinical trials are necessary to determine whether interventions targeting reactive stepping reduce falls in PwMS, the current work indicates that the latency of steps may be a relevant target for this work. IMPACT: Subsequent fall prevention clinical trials should consider targeting backward reactive step latency to further assess its relevance for rehabilitation in PwMS. LAY SUMMARY: If you have MS and a history of falls, you may be more likely to have delayed reactive step latencies.

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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