Understanding the multidimensionality of a concern for falling in people with unilateral transtibial amputation: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
People with lower limb loss often experience psychological concerns related to falling. A concern for falling (CFF) includes four subdomains: fear of falling, self-efficacy, consequences of falling, and perceptions of falls. Limited research exists on how these subdomains are influenced by clinical factors and falls history. This cross-sectional online survey evaluated: (1) associations among CFF outcome measures; (2) relationships between falls history and outcome measures; and (3) clinical and demographic factors related with outcome measures. Inclusion criteria: ≥18 years old, unilateral transtibial amputation and ambulating with a prosthesis. Eight measures assessed CFF: visual analog scale fear of falling, Modified Survey of Activities and Fear of Falling in the Elderly (mSAFFE), Activities-specific Balance Confidence (ABC), Falls Efficacy Scale International (FES-I), Prosthetic Limb Users Survey - Mobility (PLUS-M), Locomotor Capabilities Index, Consequences of Falling Scale, and Perceived Ability to Manage Falls. Pearson bivariate correlation analysis assessed associations among outcome measures. T tests evaluated the association of falls status on outcome scores. Multiple linear regression modelled the clinical and demographic factors related to each measure. Sixty-eight adults (mean 61.8 ± 12.0) participated. Moderate statistically significant ( P < 0.001) correlations were found across most outcome measures, with the strongest between PLUS-M and mSAFFE ( r = -0.841), and ABC and FES-I ( r = -0.821). Faller status was not associated with any measure ( P > 0.05). Quality of life was associated with fear of falling, activity avoidance, self-efficacy, and certainty to managing falls ( R2 ranged from 0.27 to 0.47). CFF should be evaluated independently of falls history.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| 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 ».