Characterising life-space mobility and its relationship to physical capacity and outdoor walking in older adults with difficulty walking outdoors: a secondary data analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe life-space mobility (LSM) and its relationship with physical capacity (PC) (walking endurance, walking speed, leg strength, balance), and outdoor walking in older adults with difficulty walking outdoors. METHODS: A secondary analysis of baseline data from 173 adults aged ≥ 65 years with mobility limitations in the Getting Older Adults Outdoors (GO-OUT) study was conducted. LSM was measured using the Life-space Assessment (LSA), and PC was assessed using the 6-minute walk test (6MWT), 10-meter walk test (10mWT) at a comfortable and fast pace, 30-second sit-to-stand (30sSTS), and mini-Balance Evaluation Systems Test (mini-BESTest). The relationship between scores on PC measures and outdoor walking time, assessed by the CHAMPS-OUTDOORS questionnaire, and LSA score, was examined using Spearman correlations and backward stepwise regression modelling, adjusted for age and sex. RESULTS: = 0.28). The final regression model, including 10mWT, 30sSTS, mini-BESTest, explained 31% of LSA score variance. CONCLUSION: PC and outdoor walking time relate to LSM in community-dwelling older adults with difficulty walking outdoors, though outdoor walking time has a weaker correlation with LSM.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».