Instruments for measuring the neuromuscular function domain of vitality capacity in older persons: an umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Recently, handgrip, knee extensor and respiratory muscle strength were proposed as candidate biomarkers to assess the neuromuscular function of vitality capacity in older persons. This umbrella review aims to provide an overview of the available instruments and their measurement properties to assess these biomarkers. METHODS: The databases PubMed, Web of Science and Embase were systematically screened for systematic reviews and meta-analyses reporting on handgrip, knee extensor or respiratory muscle strength assessments, resulting in 7,555 articles. The COSMIN checklist was used to appraise psychometric properties and the AMSTAR for assessing methodological quality. RESULTS: Twenty-seven systematic reviews were included in this study. Some of the identified reviews described the psychometric properties of the assessment tools. We found five assessment tools that can be used to measure neuromuscular function in the context of healthy ageing. Those are the handheld dynamometer for handgrip strength, the dynamometer for knee extensor strength and regarding respiratory muscle strength, the sniff nasal inspiratory pressure, maximal inspiratory pressure (MIP) and maximal expiratory pressure (MEP). CONCLUSION: The handheld dynamometer for hand grip strength, the dynamometer for knee extensor strength, sniff nasal inspiratory pressure, MIP and MEP were identified. Therefore, these assessments could be used to identify community-dwelling older adults at risk for a declined neuromuscular function in the context of vitality capacity.
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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 | 0,018 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».