Prognostic accuracy of the one-legged balance test in predicting falls: 15-years of midlife follow-up in a British birth cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The one-legged balance test is a common screening tool for fall risk. Yet, there is little empirical evidence assessing its prognostic ability. The study aims were to assess the prognostic accuracy of one-legged balance performance in predicting falls and identify optimal cut-points to classify those at greater risk. Methods: Data from up to 2,000 participants from a British birth cohort born in 1,946 were used. The times an individual could stand on one leg with their eyes open and closed were recorded (max: 30 s) at ages 53 and 60-64. Number of falls in the past year was self-reported at ages 53, 60-64 and 68; recurrent falls (0-1 vs. 2+) and any fall (0 vs. 1+) were considered binary outcomes. Four longitudinal associations between balance times and subsequent falls were investigated (age 53 → 60-64; age 53 → 68; age 60-64 → 68; age 53 & 60-64 → 68). For each temporal association, areas under the curve (AUC) were calculated and compared for a base sex-only model, a sex and balance model, a sex and fall history model and a combined model of sex, balance and fall history. The Liu method was used to identify optimal cut-points and sensitivity, specificity, and AUC at corresponding cut-points. Results: Median eyes open balance time was 30 s at ages 53 and 60-64; median eyes closed balance times were 5 s and 3 s, respectively. The predictive ability of balance tests in predicting either fall outcome was poor (AUC range for sex and balance models: 0.577-0.600). Prognostic accuracy consistently improved by adding fall history to the model (range: 0.604-0.634). Optimal cut-points ranged from 27 s to 29 s for eyes open and 3 s to 5 s for eyes closed; AUC consistently indicated that using "optimal" cut-points to dichotomise balance time provided no discriminatory ability (AUC range:0.42-0.47), poor sensitivity (0.38-0.61) and poor specificity (0.23-0.56). Discussion: Despite previous observational evidence showing associations between better one-legged balance performance and reduced fall risk, the one-legged balance test had limited prognostic accuracy in predicting recurrent falls. This contradicts ongoing translation of this test into clinical screening tools for falls and highlights the need to consider new and existing screening tools that can reliably predict fall risk.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».