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Enregistrement W4416541128 · doi:10.1519/jpt.0000000000000477

A Scoping Review of Principles of Multisensory Exercise Training Interventions in Older Adults Emphasizing Balance and Fall Incidence

2025· article· en· W4416541128 sur OpenAlexaff
Sahar Johari, Joy C. MacDermid, Laura J. Graham, Christina Ziebart, Erfan Shafiee

Notice bibliographique

RevueJournal of Geriatric Physical Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensQueen's UniversityParkwood InstituteLawson Health Research InstituteSt Joseph's Health CareHand and Upper Limb ClinicSt Joseph's Health CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionBalance (ability)Intervention (counseling)Fall preventionBalance trainingFalls in older adultsIncidence (geometry)Quality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Multisensory exercises target visual, vestibular, and somatosensory systems to improve balance and mobility, thus reducing fall risk in older adults. Unlike traditional exercise interventions focusing on physical strength or motor skills, multisensory exercises challenge sensory inputs to enhance adaptability and stability. Despite their potential benefits, the role of sensory training in balance improvement and fall prevention has not been extensively explored. This scoping review aimed to examine and summarize multisensory exercise interventions' content, delivery, and outcomes in older adults without specific health diagnoses. METHODS: A scoping review was conducted following Arksey and O'Malley's framework, encompassing stages such as identifying the research question, identifying relevant studies, study selection, charting the data, and synthesizing, summarizing, and reporting the results. Cochrane Library, Medline, PEDro, EMBASE, ProQuest, and Google Scholar were systematically searched using key terms such as "older adults," "multisensory," "balance," "exercise," and "fall." Studies were included if they evaluated the impact of multisensory exercises on balance and fall incidence in older adults without specific health diagnoses. The TIDieR checklist guided data extraction to ensure comprehensive reporting and analysis of intervention protocols. RESULTS AND DISCUSSION: A total of 21 articles met the inclusion criteria, including 15 randomized controlled trials and 6 pre-post design studies without control groups. The total number of enrolled older adults was 1,018, 65% of whom were women. The review identified 4 principal categories of sensory interventions targeting visual, vestibular, proprioceptive modalities, and their combinations. Walking with sensory stimulation was the most common exercise intervention, featured in almost 60% of the studies. The Berg Balance Scale was the most frequently employed outcome measure, used in 42% of studies. However, the studies demonstrated considerable diversity in objectives, reporting, and intervention designs, including variations in exercise duration, frequency, intensity, and the specific sensory challenges applied. Additionally, inconsistencies were observed in the selection of outcome measures, with limited standardization across studies, making comparisons challenging. CONCLUSION: Although multisensory interventions are widely used to improve balance, empirical evidence is limited by inconsistencies in study design, intervention delivery, and reporting. Greater theoretical clarity, operational definitions, intervention mapping, and codesign techniques are necessary to enhance the quality and impact of future research in clinical practice.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,009
Bibliométrie0,0370,029
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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