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Enregistrement W4280586511 · doi:10.1080/07399332.2022.2055759

Handgrip strength is associated with risk of falls in physically active older women

2022· article· en· W4280586511 sur OpenAlexaff
Paula Camila Villamizar-Pita, Adriana Angarita Fonseca, Hugo Celso Dutra de Souza, Rosmary Martínez-Rueda, María Constanza Villamizar García, Juan Carlos Sánchez Delgado

Notice bibliographique

RevueHealth Care For Women International · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrip strengthMedicineTinetti testHand strengthConfidence intervalPhysical therapyPoison controlInjury preventionRisk assessmentOccupational safety and healthFalls in older adultsInternal medicineEnvironmental healthGait

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors of this study inquire about the association between handgrip strength (HGS) and the risk of falls in physically active older women. A cross-sectional study was conducted on 135 women between 50 and 90 years of age who were referred for the follow-up evaluations of HGS using dynamometry and the Tinetti scale to determine the risk of falls. The mean age was 68.8 ± 8.5 years. A total of 31.9% of women had a high risk of falls, and 55% reported five or more falls in the past six months. In addition, our results indicated that grip strength decreases as risk of falls increases (minimal risk = 42.8, 95% confidence interval [CI]: 39.8, 45.8; moderate risk = 31.3, 95% CI: 29.1, 33.5; high risk = 21.9, 95% CI: 19.3, 24.6). It should be considered that in physically active women aged over 50 years, the grip strength could be a predictor of falls and risk of falls. Evaluation of grip strength is a low-cost type of assessment that can be included as a part of physical tests.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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