Spatial orientation and temporal analysis of computerized dynamic posturography for balance assessment in non-complaining elderly
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The global population of 60 and over is rapidly increasing. The aging process seriously impacts postural control, resulting in decreased balance performance and a heightened risk of falls. This work aimed to study geriatrics’ static and dynamic balance using spatial and temporal posturography analysis. Methods The current study was an observational cross-sectional study on 60 subjects aged > 61 years and 40 subjects aged ≤ 60 years who were relatives of outpatient clinic patients. Studied individuals were subjected to clinical balance assessment and computerized dynamic posturography (CDP). Results The age of included geriatrics was 61–79 years, and 88.3% were males. There was a significant decline in Advanced Activities of Daily Living scale (AADLs), Montreal Cognitive Assessment scale (MoCA), and the Dynamic Gait Index (DGI) scales in older adults. There was a substantial decrease in CDP somatosensory, vision, and vestibular ratios in the older age group with p < 0.001. There was a reduction in the stability rate platform and cancellation time and an increase in spectral power index in the elderly. There was no correlation between CDP visual, vestibular, and somatosensory functions and age, AADL, MoCA, and DGI single and dual-tasks scales. Conclusion There was a decrease in the stability rate platform and cancellation time and an increase in the spectral power that reflects the dynamic aspects of balance. CDP visual, vestibular, and somatosensory functions did not correlate with age, AADL, MoCA, DGI single- and dual-tasks scales, and medications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».