Postural control imbalance in individuals with a minor lower extremity amputation: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Minor lower extremity amputations (LEA) compromise postural control and increase the risk of falls. This issue is exacerbated by conditions such as diabetes, which affect proprioception and sensorimotor mechanisms. While orthopedic devices, including prostheses and orthoses, are frequently prescribed, their specific role in restoring postural control remains underexplored. This scoping review aimed to synthesize current research on postural control in individuals with a minor LEA and to evaluate the interventions that may improve balance. METHODS: A systematic search was conducted across databases (MEDLINE, CINAHL, SPORTDiscus, Cochrane) and grey literature, targeting studies employing biomechanics (e.g., kinetics, kinematics), functional tests (e.g., Functional Reach Test, Timed Up and Go) and self-reported assessments of balance confidence, fall risk, and physical performance. RESULTS: Fifteen articles involving 288 individuals with various levels of minor LEA were included. Increased risk of falling were evidenced by lower scores on functional balance tests, with postural deficits confirmed by biomechanical measurements in both static and dynamic conditions. Custom orthotic devices improved functional performance and biomechanical outcomes, suggesting their effectiveness in restoring balance. Prosthetic devices, such as custom prosthetic shoes, enhanced postural stability and facilitated smoother weight transitions during tasks. However, small sample sizes and inconsistent evaluation protocols, complicate understanding of their effectiveness in rehabilitation. CONCLUSION: This scoping review highlights the underestimated postural challenges experienced by individuals with a minor LEA and supports the role of orthotic and prosthetic interventions in restoring balance. High-quality research to guide clinical decision-making in this population is needed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».