Compensation for balance disorders: analysis of this multifactorial process
Notice bibliographique
Résumé
The European Society for Clinical Evaluation of Balance Disorders (ESCEBD), based in Nancy, France, has been meeting yearly since 2005 to discuss equilibrium-related themes that are not yet clearly defined or standardized. One of our latest discussions was with regard to outlining strategies of internal and external compensation that may be used to cope with balance disorders. A Committee was elected to discuss the mechanisms of compensation that may be involved in coping with balance system disorders. Compensation, referring to the immediate or short-term adaptive mechanisms that are used to counterbalance the effects of deficiencies that disrupt balance maintenance, can include alternative strategies, resources, or environmental supports to overcome deficits or challenges associated with a deficiency. The strategies can be internal (i.e. utilizing the individual's own multi-sensory neural integration, motor, and cognitive resources) or external (i.e. modifying the environment, or using assistive or adaptive devices) to reduce fall hazard and enhance safety. This report focuses principally on internal compensation, generated by sensorimotor processes of the central nervous system (CNS) in response to impairment of either sensory information (e.g. vestibular pathologies), the musculoskeletal system (e.g. lower limb amputation and myopathies) or the CNS itself (e.g. upper motor neuron syndrome). The multifactorial process of compensation may explain the limitations encountered by the CNS in compensating for complex bodily impairments and may also limit our understanding of how the CNS adapts to balance disorders. Newly developed devices, such as wearable sensory substitution devices, are on the horizon as possible tools.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».