Walking while talking: validation in older adults with lower-limb amputation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Walking while talking (WWT) is a dual-task (cognitive and motor) performance test that has not yet been validated in older adults with lower-limb amputation (LLA). WWT is composed of two sections: WWT-simple (walking while reciting every letter of the alphabet) and WWT-complex (walking while reciting every other letter of the alphabet). Objective: To determine the validity, and provide normative data and a new scoring system for the WWT test in older adults with LLA. Study design: Baseline cross-sectional data were collected from 56 community-living older adults (≥50 years old) with LLA at rehabilitation hospitals in Vancouver, BC, London, ON, and Edmonton, AB, Canada. Methods: Time and number of recited letters and errors during both sections were recorded. A new score was developed based on all these variables. Correlations of the recorded times with the Activities-specific Balance Confidence (ABC) scale and the 2-Minute Walk Test (2MWT) score were used to evaluate the validity of the WWT test. Results: As hypothesized, the times for both sections of the WWT were negatively correlated with both the ABC and 2MWT scores. Positive correlations were observed between the scores developed for both WWT sections with the 2MWT score. Conclusion: Times taken to complete each section of the WWT test were correlated with the 2MWT and the ABC scale scores, providing evidence for the validity of the WWT test. We also provided a scoring method that is more objective and in line with the dual-task nature of the test.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».