Association Between Standard Gait Measures and Anterior Quadriceps Muscle Thickness as Measured by Point of Care Ultrasound (POCUS)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gait parameters and sarcopenia both predict falls risk among older adults. Our objective was to evaluate whether fast, easy-to-obtain measures of anterior thigh muscle by point of care ultrasound (POCUS) are significantly associated with standard gait measures. Methods: All subjects were referred from ambulatory geriatric medicine clinics at an academic center. Quadriceps muscle thickness was measured by a portable ultrasound device. Gait variables were measured by the patient in comfortable walking shoes walking for six minutes. The primary response variables were gait variables, and the predictor variables were age, biological sex, body mass index, and muscle thickness. Univariate and multivariate regression analyses were performed. Results: A total of 150 participants were recruited from geriatric medicine clinics (65 women, 84 men). Muscle thickness was measured in 149 participants, and the mean (SD) was 1.91 (0.52) (median 1.82 cm, 0.96 to 3.68 cm). Univariate analysis of gait parameters with age showed a statistically significant correlation with gait speed (R2=0.16, P < 0.000), average stride length (R2=0.142, P < 0.000), and average stride velocity (R2=0.182, P < 0.000). Among all the gait variables, average swing time (P = 0.010) and average stance time (P = 0.010) were correlated significantly with muscle thickness. For multivariate analysis with age and gait variables, age was a significant independent variable for all gait variables that were significant in univariate analysis. Conclusion: POCUS showed a significant association with average swing time, average stance time, and step time variability. Although more work needs to be done, POCUS has the potential to be a rapid screening tool for gait assessment.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».