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Enregistrement W4413258562 · doi:10.2196/67297

Balance Improvement and Fall Risk Reduction in Stroke Survivors After Treatment With a Wearable Home-Use Gait Device: Single-Arm Longitudinal Study With 1-Year Follow-Up

2025· article· en· W4413258562 sur OpenAlexvenueno aff
Brianne Darcy, Lauren Rashford, David Huizenga, Kyle B. Reed, Stacy Bamberg

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGaitBalance (ability)Physical medicine and rehabilitationWearable computerStroke (engine)MedicineReduction (mathematics)Longitudinal studyPhysical therapyGait analysisComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Falls are a common and serious problem after stroke, often leading to injuries, loss of independence, and increased health care usage. Functional balance, a primary risk factor for falls, is frequently impaired in individuals with hemiparetic gait impairments. Previous research with the iStride gait device (Moterum Technologies, Inc) showed that functional balance improved immediately following 4 weeks of treatment. However, the long-term retention of these effects remains unknown and could improve the management of balance and mobility impairments after stroke. Objective: This study aimed to determine the long-term functional balance effects of treatment with the gait device for individuals with hemiparetic gait impairments from stroke. Methods: Eighteen individuals with chronic stroke (9 male, 9 female, mean age 57 years, and 60 months post stroke) participated in twelve 30-minute treatment sessions with the gait device. During each treatment session, the device was worn on the less affected lower extremity during overground ambulation in the participant's home. All treatment and assessments were overseen by licensed physical therapists. Functional balance was evaluated using the Berg Balance Scale (BBS), the Timed Up and Go (TUG) test, and the Functional Gait Assessment (FGA) at baseline and 5 posttreatment follow-ups: 1 week, 1 month, 3 months, 6 months, and 12 months after treatment. Balance improvement was analyzed using repeated-measures ANOVA from baseline to each follow-up time frame, correlation analysis, comparison to each outcome's minimal detectable change (MDC) value, evaluation of fall risk classification changes, and subjective questionnaires. Results: Participants retained statistically significant improvements on the BBS, TUG, and FGA compared with baseline at all posttreatment time frames (P<.05). All participants initially identified as being at risk for falls reduced their fall risk on at least one outcome during one or more follow-up assessments. At 12 months post treatment, the average improvement on all 3 outcomes remained above their respective MDC thresholds, demonstrated by a 5.9-point improvement on the BBS, a 4.9-second improvement on the TUG, and a 34.6% (3.8-point) improvement on the FGA. At least 72% of participants exceeded the MDC of BBS, at least 44% exceeded the MDC of TUG, and at least 66% exceeded the MDC of FGA at every posttreatment time point. Subjective questionnaire responses indicated that 88% of participants perceived functional balance improvement following treatment with the gait device. Conclusions: The findings of this study indicate that treatment with the gait device may result in long-term functional balance improvement for individuals with hemiparetic gait impairments from stroke. Larger, controlled studies are recommended to confirm these findings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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