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Enregistrement W4362456759 · doi:10.1093/ageing/afad011

Gait and falls in cerebral small vessel disease: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4362456759 sur OpenAlexaff
Breni Sharma, Meng Wang, Cheryl R. McCreary, Richard Camicioli, Eric E. Smith

Notice bibliographique

RevueAge and Ageing · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGaitHyperintensityMeta-analysisPopulationConfidence intervalPhysical medicine and rehabilitationDiseaseInternal medicinePhysical therapyMagnetic resonance imagingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gait impairment contributes to falls and frailty. Some studies suggest that cerebral small vessel disease (CSVD) is associated with gait impairment in the general population. We systematically reviewed and meta-analysed the literature on associations of CSVD with gait impairment and falls. METHODS: The protocol was published in PROSPERO (CRD42021246009). Searches of Medline, Cochrane and Embase databases were conducted on 30 March 2022. Cross-sectional and longitudinal studies of community-dwelling adults were included, reporting relationships between diagnosis or neuroimaging markers of CSVD and outcomes related to gait or falls. Partial correlation coefficients were calculated and pooled using a random-effects model for meta-analysis. RESULTS: The search retrieved 73 studies (53 cross-sectional; 20 longitudinal). Most studies reported an association between CSVD and gait impairments or falls risk: 7/7 studies on CSVD score or diagnosis, 53/67 studies on white matter hyperintensities (WMHs), 11/21 studies on lacunar infarcts, 6/15 studies on cerebral microbleeds and 1/5 studies on perivascular spaces. Meta-analysis of 13 studies found that higher WMH volume was mildly correlated with lower gait speed, in all studies (r = -0.23, 95% confidence interval: -0.33 to -0.14, P < 0.0001). However, there was significant heterogeneity between studies (I2 = 82.95%; tau2 = 0.02; Q = 79.37, P < 0.0001), which was unexplained by variation in age, sex, study quality or if the study adjusted for age. CONCLUSIONS: Findings suggest that CSVD severity is associated with gait impairment, history of falls and risk of future falls. Prevention of CSVD should be part of a comprehensive public health strategy to improve mobility and reduce risk of falls in later life.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,035
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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