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Enregistrement W6977484604 · doi:10.6084/m9.figshare.29859909

Physiotherapists’ understanding and assessment of gait stability: a qualitative study

2025· dataset· en· W6977484604 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGaitGait analysisTrunkQualitative researchRehabilitationCognitionClinical Practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maintaining a stable gait is required to safely navigate our environments, however, little is known about what physiotherapists consider when determining an older adult’s gait stability. Thus, the objective of this study was to describe how physiotherapists understand and assess gait stability. Twenty-six Canadian registered physiotherapists with clinical experience in gerontology participated in a semi-structured interview. Physiotherapists were asked about their understanding of gait stability and shared their approach to assessment using videos of older adults walking. Physiotherapists then used a standardized definition of gait stability and re-assessed gait stability. Interviews were analyzed using conventional and summative content analysis. There was no common understanding of gait stability amongst participants, and their assessments included these features: managing disturbances to balance, movement of the trunk and arms, gait mechanics, level of independence, confidence, cognition and insight and medical conditions. Upon receiving a standardized definition of gait stability, participants more consistently discussed how gait impairments impacted resilience to perturbations. It is important for physiotherapists to gain familiarity with how to assess gait stability. This study highlights the need for translating gait stability knowledge into practice. Addressing gait stability in clinical practice may help physiotherapists better support patients in being able to safely navigate home and community environments.Some physiotherapists are unfamiliar with the term gait stability and there was variability in their gait stability assessments.Physiotherapists should consider using the six features identified in this study as a basis for understanding and assessing gait stability in their clinical practice. Addressing gait stability in clinical practice may help physiotherapists better support patients in being able to safely navigate home and community environments. Some physiotherapists are unfamiliar with the term gait stability and there was variability in their gait stability assessments. Physiotherapists should consider using the six features identified in this study as a basis for understanding and assessing gait stability in their 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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,181
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
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Résumé présentoui

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