Examining the association between balance self-efficacy and virtual balance performance in individuals with stroke: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Balance self-efficacy is a strong predictor of fall risk after stroke and is related to performance on balance and walking tests. The use of telerehabilitation for delivering stroke rehabilitation has increased in recent years and there is a need to adapt common clinical assessments to be administered in virtual formats, but the association between balance self-efficacy and virtually administered clinical tests of balance performance has yet to be established. This study examined the association between the Activities-specific Balance Confidence (ABC) Scale and virtually administered Timed Up and Go (TUG), Tandem Stand, and Functional Reach tests (FRT) in individuals with stroke. METHODS: This was a secondary analysis of baseline data from two telerehabilitation trials with individuals with stroke. All assessments were administered by trained physical therapists through videoconferencing software. Multivariate regression analyses were used to examine the associations between the ABC scale and TUG test, Tandem Stand test, and FRT, adjusted for age and number of comorbidities. RESULTS: = 0.07) tests. CONCLUSION: We observed associations between the ABC scores and virtual TUG, but not with Tandem Stand or FRT, which may be attributed to the context-specificity of balance self-efficacy. As virtual administration of outcomes assessments becomes part of common practice in stroke rehabilitation, our study supports the use of virtually administered TUG in stroke.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».