A scoping review of safer mobility behaviour assessment and intervention: implications for people with Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To provide a summary of assessments and interventions used to target safer mobility behaviour for fall prevention in older adults and people with Parkinson's disease (PwPD). MATERIALS AND METHODS: This scoping review included older adults (aged ≥65 years) and PwPD within home, community, or primary care settings. Assessment tools with >50% items designed to assess mobility behaviour and interventions with at least one component relevant to safer mobility behaviour were included. RESULTS: Out of 27 686 records identified, 75 were included. Ten assessment tools that assessed behavioural strategies to reduce falls or fear of falling avoidance behaviour were included. The reporting of psychometric properties and subsequent quality ratings were mixed. Although no assessment tools were designed specifically for PwPD, four were used with PwPD. Eight out of 19 interventions involving education and movement strategy training were designed for PwPD. However, they varied in content, dosage and proportion of overall intervention. CONCLUSIONS: This review provides an overview of safer mobility behaviour assessments and interventions for fall prevention. Future assessment tools should be designed to assess specific impairments in Parkinson's disease (PD) that influence mobility behaviour. Future interventions should consider individualised behavioural strategies that address the heterogeneity and progression of PD.
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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 | 0,013 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».