Test-Retest reliability and preliminary reliable change estimates for Sway Balance tests administered remotely in community-dwelling adults
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Impaired balance and postural stability can occur with advanced age, following traumatic brain injury, in association with neurological disorders and diseases, and as the result of acute or chronic orthopedic problems. The remote assessment of balance and postural stability could be of value in clinical practice and research. We examined the test-retest reliability and reliable change estimates for Sway Balance Mobile Application tests (Sway Medical, Tulsa OK, USA) administered remotely from the participant's home. Method: Primarily young, healthy community-dwelling adults completed Sway Balance Mobile Application tests remotely on their personal mobile devices once per week for three consecutive weeks while being supervised with a video-based virtual connection. Sway Balance tests include five stances (i.e., feet together, tandem right foot forward, tandem left foot forward, single leg right foot, single leg left foot), which are averaged to compute a Sway Balance composite score from 0 to 100, with higher scores indicating better postural stability. We examined test-retest reliability (measured with intraclass correlation coefficients, ICCs) and preliminary reliable change estimates for 70%, 80%, and 90% confidence intervals. Results: Participants included 55 healthy adults (ages = 26.7 ± 9.9 years, interquartile range = 20-30, range = 18-58; 38 [69%] women). Test-retest reliability for the Sway Balance composite score across three weeks was.88. Test-retest reliability for individual stances ranged from 62 to 83 (all ps < 0.001). At the 80% confidence interval, preliminary reliable changes estimates were 9 points for the Sway Balance composite score. Conclusions: For a remote administration, test-retest reliability was moderate-to-good for all Sway Balance stances, as well as for the Sway Balance composite score. Reliable change estimates may allow clinicians to determine whether an improvement or decline in performance is greater than the expected improvement or decline due to measurement error in young adults.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».