Examining the Relationship Between Reactive Stepping Outcomes and Falls in People With Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».