The ability of clinical balance measures to identify falls risk in multiple sclerosis: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the ability of clinical measures of balance to distinguish fallers from non-fallers and to determine their predictive validity in identifying those at risk of falls. Data sources: AMED, CINAHL, Medline, Scopus, PubMed Central and Google Scholar. First search: July 2015. Final search: October 2017. Review methods: Inclusion criteria were studies of adults with a definite multiple sclerosis diagnosis, a clinical balance assessment and method of falls recording. Data were extracted independently by two reviewers. Study quality was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 scale and the modified Newcastle–Ottawa Quality Assessment Scale. Statistical analysis was conducted for the cross-sectional studies using Review Manager 5. The mean difference with 95% confidence interval in balance outcomes between fallers and non-fallers was used as the mode of analysis. Results: We included 33 studies (19 cross-sectional, 5 randomised controlled trials, 9 prospective) with a total of 3901 participants, of which 1917 (49%) were classified as fallers. The balance measures most commonly reported were the Berg Balance Scale, Timed Up and Go and Falls Efficacy Scale International. Meta-analysis demonstrated fallers perform significantly worse than non-fallers on all measures analysed except the Timed Up and Go Cognitive (p < 0.05), but discriminative ability of the measures is commonly not reported. Of those reported, the Activities-specific Balance Confidence Scale had the highest area under the receiver operating characteristic curve value (0.92), but without reporting corresponding measures of clinical utility. Conclusion: Clinical measures of balance differ significantly between fallers and non-fallers but have poor predictive ability for falls risk in people with multiple sclerosis.
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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 | 0,022 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».