Defining and Measuring Preclinical Mobility Limitation: An Expert Consensus Exercise Informed by a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early change in function in older adults has been termed preclinical disability (PCD). PCD has been understudied compared to other stages of disability because it is unlikely to receive comparative priority in clinical settings. It has major implications for prevention and population health as it may be the optimal time to intervene to prevent further decline. A standardized approach to research in PCD, including a common definition and measurement approaches, is needed to advance this work. METHODS: The process to establish how PCD should be defined and measured was undertaken in 2 stages: (1) a scoping review of the literature, which was used to inform (2) a web-enabled consensus meeting with content experts. RESULTS: The scoping review and the consensus meeting support the use of the term preclinical mobility limitation (PCML) and that it should be measured using both patient-reported and performance-based measures. It was agreed that the definition of PCML should include modification of frequency and/or method of task completion, without overt disability, and that requisite mobility tasks include walking (distance and speed), stairs, and transfers. CONCLUSIONS: Currently, there are few standardized assessments that can identify PCML. PCML is the term that most clearly describes the stage where people experience a change in routine mobility tasks, without a perception of disability. Further evaluation into the reliability, validity, and responsiveness of outcome measures is needed to advance research on PCML.
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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 | 0,262 | 0,380 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».