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Enregistrement W4393206991

Which Balance Subcomponents Distinguish Between Fallers and Non-Fallers in People with COPD?

2020· article· en· W4393206991 sur OpenAlexaboutno aff
Stéphanie Chauvin, Renata Noce Kirkwood, Dina Brooks, Goldstein RS, Beauchamp MK

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalance (ability)Physical medicine and rehabilitationCOPDPsychologyMedicineAudiologyPsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stephanie Chauvin,1 Renata Kirkwood,1 Dina Brooks,1,2 Roger S Goldstein,2– 4 Marla K Beauchamp1,2,5 1School of Rehabilitation Science, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada; 2Department of Respiratory Medicine, West Park Healthcare Centre, Toronto, Ontario, Canada; 3Department of Physical Therapy, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada; 4Department of Medicine, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada; 5Firestone Institute for Respiratory Health, St. Joseph’s Healthcare, Hamilton, Ontario, CanadaCorrespondence: Marla K BeauchampMcMaster University, 1400 Main Street West, Hamilton, ON L8S 1C7, IAHS 430 CanadaTel +1 905 525-9140 x 21732Email beaucm1@mcmaster.caRationale: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is an increasingly prevalent lung disease linked to dysfunctional balance and an increased risk of falls. The Balance Evaluation Systems Test (BESTest) evaluates the six underlying subcomponents of functional balance. The aim of this study was to determine the specific balance subcomponents and cut-off scores that discriminate between fallers and non-fallers with COPD to guide fall risk assessment and prevention.Methods: A secondary analysis of cross-sectional data from two prior studies in COPD was performed. Independent samples t-tests were used to explore the differences in the BESTest sub-system scores between fallers and non-fallers. Receiver operating characteristic curves were used to determine the optimal subcomponent cut-off scores that identified fallers, and the area under the curve (AUC) was used to assess test accuracy.Results: Data from 72 subjects with COPD (mean age, 70.3 ± 7.4y; mean forced expiratory volume in 1 second, 38.9 ± 15.8% predicted) were analyzed. Two BESTest subcomponents, stability limits/verticality (fallers: 75.4%, non-fallers: 83.8%; p=0.002) and postural responses (fallers: 67.5%, non-fallers: 79.7%; p=0.008) distinguished between fallers and non-fallers. Stability limits/verticality had an AUC of 0.70 and optimal cut-off score of 73.8% for identifying fallers; postural responses had an AUC of 0.67 and optimal cut-off score of 69.4%.Conclusion: The stability limits/verticality and postural responses subcomponents of the BESTest distinguished between fallers and non-fallers with COPD. The stability limits/verticality subcomponent can also be used to identify whether an individual with COPD is at risk of falling using a cut-off score of 73.8%. These findings suggest that specific subcomponents of balance could be targeted to optimize fall risk assessment and prevention in COPD.Keywords: BESTest, chronic obstructive pulmonary disease, balance, falls, rehabilitation

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
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