Balance impairment in patients with moderate-to-severe traumatic brain injury: Which measures are appropriate for assessment?
Notice bibliographique
Résumé
Left untreated, balance impairment following moderate-to-severe traumatic brain injury (TBI) can be highly debilitating and hinder activities of daily life. To detect impairments, clinicians need appropriate assessment tools. The objective of this study was to evaluate the feasibility and utility of a battery of clinical balance assessments in adults with moderate-to-severe TBI within 6-months of injury. Thirty-seven adults with TBI [Glasgow Coma Scale score ≤ 12 (33 M/4 F) age 18-50 years] participated in balance testing. Assessments included the Balance Error Scoring System (BESS), National Institutes of Health Standing Balance Test (NIH-SBT), Functional Gait Assessment (FGA), Advanced Functional Gait Assessment (FGA-A), Tandem Gait Test (TGT), Berg Balance Scale (BBS), and Walking While Talking Test (WWTT). We identified pronounced ceiling effects on the BBS and FGA, two widely used clinical balance assessments. The NIH-SBT, WWTT, and FGA used in conjunction with the FGA-A, offered versatility in their capacity to assess patients across the balance severity spectrum. This study provides evidence to support a stepwise approach to balance assessment that can be adapted to the broad range of balance ability found in moderate-to-severe TBI.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».