Clinical Measures of Balance and Walking Ability in People with Stroke for Assessment via Videoconferencing
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study modified established clinical balance and walking measures and estimated the reliability, validity, and feasibility of using these measures to assess people post-stroke via videoconferencing. Method: Twenty-eight people with chronic stroke were recruited and completed the in-person balance and mobility tests. Five clinical measures were modified as virtual assessments over videoconferencing. Feasibility was evaluated by task completion rate, occurrence of adverse events, and technical difficulties. Test–retest reliability and agreement were examined by intra-class correlations and standard error of measurement between two testing days. Convergent validity was examined by the magnitude of associations between in-person and virtual assessments using Pearson or Spearman rank correlation. Results: Twenty-one participants (52% female) participated in both in-person and virtual assessments. No adverse events occurred. Technical challenges were experienced by eight participants. Test–retest reliability for timed up and go test, 30-seconds sit-to-stand, five-times sit-to-stand, functional reach test, and tandem stance resulted in intra-class coefficients of 0.97, 0.90, 0.77, 0.54, and 0.50 respectively. The standard error of measurement was low across all virtual assessments. The timed up and go test, five-times sit-to-stand, and 30-seconds sit-to-stand showed relationship with in-person assessments ( r = −0.55 to −0.81). Conclusions: Virtual assessment of walking and balance function in ambulatory people post-stroke is feasible; however, technical challenges were experienced. The test–retest reliability of virtual assessments of timed up and go test and sit-to-stand tasks for people with stroke, together with strong convergent validity of the measures compared to in-person assessments is promising.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».