Effect of peripheral field loss on gait performance: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The peripheral visual field provides essential environmental information for safe locomotion. Deficits in peripheral field can adversely affect gait performance and safety. This review aimed to consolidate current knowledge on the impact of peripheral field loss on gait and to identify the key parameters for gait assessment. Methods: A comprehensive systematic search was conducted across AMED, CINAHL, PubMed, Scopus, and Web of Science databases, supplemented by a manual search on Google Scholar, covering the period up to November 2023. Eligible studies examining the relationship between peripheral field loss and gait performance were summarized and methodologically assessed using the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) quality rating tool. Meta-analysis was conducted using the Comprehensive Meta-analysis (CMA) software. Results: < 0.001). In addition, peripheral field loss correlated with an increased number of collisions, indicating compromised mobility safety. Moreover, alterations in spatiotemporal gait parameters, such as stride length and cadence, were also linked to peripheral field loss. Conclusion: Peripheral field loss is significantly associated with reduced walking speeds, altered gait characteristics, and impaired mobility safety during locomotion. Future research should adopt a standardized set of gait and mobility metrics to enhance cross-study comparisons among diverse patient populations. Systematic Review Registration: CRD42022297071.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».