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Defining con-founders that affect the reliability of diagnostic tests for coronavirus disease 2019 is vital to breaking the chain of infection. The elderly population is a higher risk group for the emerging virus. However, gender seems to exert a critical role in modifying the infection risk among women owing to hormonal changes. The menopause transition is an exceptional period for older women where the protective and immunomodulatory effects of the estrogen hormone are lost. Accordingly, attention should be given to postmenopausal women since they will have an increased risk compared to their pre-menopausal peers. 相似文献
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《Cancer cell》2022,40(8):835-849.e8
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《Gait & posture》2022
BackgroundOne in two people with multiple sclerosis (PwMS) will fall in a three-month period. Predicting which patients will fall remains a challenge for clinicians. Standardized functional assessments provide insight into balance deficits and fall risk but their use has been limited to supervised visits.Research questionThe study aim was to characterize unsupervised 30-second chair stand test (30CST) performance using accelerometer-derived metrics and assess its ability to classify fall status in PwMS compared to supervised 30CST.MethodsThirty-seven PwMS (21 fallers) performed instrumented supervised and unsupervised 30CSTs with a single wearable sensor on the thigh. In unsupervised conditions, participants performed bi-hourly 30CSTs and rated their balance confidence and fatigue over 48-hours. ROC analysis was used to classify fall status for 30CST performance.ResultsNon-fallers (p = 0.02) but not fallers (p = 0.23) differed in their average unsupervised 30CST performance (repetitions) compared to their supervised performance. The unsupervised maximum number of 30CST repetitions performed optimized ROC classification AUC (0.79), accuracy (78.4%) and specificity (90.0%) for fall status with an optimal cutoff of 17 repetitions.SignificanceBrief durations of instrumented unsupervised monitoring as an adjunct to routine clinical assessments could improve the ability for predicting fall risk and fluctuations in functional mobility in PwMS. 相似文献
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