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Enregistrement W4415731721 · doi:10.1186/s12984-025-01749-y

Electrical vestibular stimulation to improve balance in older adults: a pilot randomized controlled trial

2025· article· en· W4415731721 sur OpenAlexafffund
Jordan King, Noah M. Walters, Jenna Al Bastami, Niki Mehri, Adrian D. C. Chan, Evan Ferrier, Serena L. Orr, Jocelyn Rempel, Andreas Hauenstein, Joshua M. Roper, John D. Ralston, Ryan M. Peters

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensMount Royal UniversityHotchkiss Brain InstituteAlberta Children's HospitalOntario Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHotchkiss Brain Institute, University of Calgary
Mots-clésBalance (ability)Randomized controlled trialBalance problemsVestibular systemIntervention (counseling)Functional electrical stimulationNeurologyBalance disorders

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Falls are the leading cause of injury-related hospitalizations among older adults, often linked to vestibular dysfunction. While vestibular rehabilitation therapy is a standard intervention, designed to compensate for vestibular impairment with proprioceptive and visual cues, potential cumulative effects of noisy Electrical Vestibular Stimulation (nEVS) on balance improvement in older adults are not well understood. OBJECTIVE: This study evaluated the efficacy of cumulative nEVS dosing in improving static balance, its potential mechanisms, and clinical significance. METHODS: A single-blind, pilot randomized controlled trial enrolled 40 older adults (mean age: 77.7 ± 11.8 years). Participants were randomly assigned to a Stimulation group (nEVS intervention) or Sham group. The nEVS regimen included low-amplitude wideband stimulation (± 0.35 mA, 0.001-300 Hz) for 20 min, three times weekly for six weeks. Balance performance was assessed immediately before and after nEVS using a head-mounted sensor to measure physiological vibration acceleration ('Phybrata') power as a measure of postural stability in four conditions: Floor Eyes Open, Floor Eyes Closed, Foam Eyes Open, and Foam Eyes Closed. Follow-ups occurred at 3 months and 6 months post-intervention. RESULTS: The Stimulation group exhibited significant and sustained reductions in Phybrata power with improvements observed as early as Session 3 and persisting through 6 months in Foam EC. Additionally, the Sham group demonstrated smaller reductions in Phybrata power, potentially reflecting a learning effect. CONCLUSION: nEVS may be a safe and effective intervention for improving balance in older adults. Its benefits in addressing age-related deficits in balance and sensory integration highlight its potential for fall prevention and rehabilitation. This study was retrospectively registered as a clinical trial on February 25, 2025 (NCT06846047).

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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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