Consistency in the assessment of postural balance using static stabilometry and scale techniques in older individuals: An observational study

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: In clinical practice, both clinical scales and instrumental methods are used in parallel to assess postural stability and the risk of falls. Literature data on the comparability of postural balance estimates obtained using scale techniques and stabilometry, particularly in older patients, are conflicting.

AIM: to analyze the consistency in the assessment of postural balance by static stabilometry and scale techniques in older patients.

MATERIALS AND METHODS: A pilot observational, nonrandomized, single-center study was conducted. The study participants were 39 women aged 60–75 years who did not have diseases or conditions that significantly affected the postural control system. Postural balance was assessed using clinical scales and tests (timed up and go test, classic and a double task; Berg balance scale; Mini-BESTest, balance evaluation systems test; performance-oriented mobility assessment; and falls efficacy scale) and basic spatial, spatiotemporal, and spectral parameters of static stabilometry. A stabilometric study was conducted at the posturological complex Biokinect. Correlation analysis of the data of the scale techniques and stabilometry was performed.

RESULTS: The correlation analysis showed both the correlation between some parameters of stabilogram and scale techniques and the complete absence of a significant correlation between others. However, even in the presence of a statistically significant correlation, the relationship between the parameters did not exceed the moderate or average level (maximum value of the correlation coefficient, 0.685, p <0.01). The largest correlation was found between the stabilometric parameters and the timed up and go test (correlated with 11 out of 21 parameters) and the falls efficacy scale (10 parameters), and the smallest was found with the Mini-BESTest (5 parameters). The values of the stabilometric parameter (speed of movement of the center of pressure) demonstrated a statistically significant correlation with most of the clinical instruments (4 out of 6).

CONCLUSION: This study showed low consistency between the basic parameters of static stabilometry and scale techniques in older people. The results of simpler scale techniques for the assessment of postural balance correlated better with stabilometry data than with more complex and multicomponent ones because the total indicator of the latter is a generalized assessment of postural stability and other elements of complex motor behavior associated with postural balance. Therefore, simple scale techniques and tasks should be preferred when assessing the basic postural stability and risk of falls in older people.

About the authors

Yury Р. Zverev

Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod

Author for correspondence.
Email: yzverev@yahoo.com
ORCID iD: 0000-0003-4477-748X
SPIN-code: 1793-4555

MD, Cand. Sci. (Medicine), Associate Professor

Russian Federation, Nizhny Novgorod

Tatyana V. Builova

Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod

Email: tvbuilova@list.ru
ORCID iD: 0000-0003-0282-7207
SPIN-code: 6062-2584

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Nizhny Novgorod

Alexander А. Tulichev

Privolzhsky Research Medical University

Email: mr.tulichev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3157-2218
SPIN-code: 9647-5272

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Nizhny Novgorod

Natalya V. Iosko

Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod

Email: ionava1979@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0002-3234-1363
Russian Federation, Nizhny Novgorod

References

  1. Montero-Odasso M, van der Velde N, Martin FC, et al. World guidelines for falls prevention and management for older adults: A global initiative. Age Ageing. 2022;51(9):afac205. EDN: FDAISF doi: 10.1093/ageing/afac205
  2. Mancini M, Horak FB. The relevance of clinical balance assessment tools to differentiate balance deficits. Eur J Phys Rehabil Med. 2010;46(2):239-248.
  3. Carrasco C, Tomas-Carus P, Bravo J, et al. Understanding fall risk factors in community-dwelling older adults: A cross-sectional study. Int J Older People Nurs. 2020;15(1):e12294. doi: 10.1111/opn.12294
  4. Riis J, Eika F, Blomkvist AW, et al. Lifespan data on postural balance in multiple standing positions. Gait Posture. 2020;76:68-73. doi: 10.1016/j.gaitpost.2019.11.004
  5. Ivanova GE, Skvortsov DV, Klimov LV. Postural function evaluation in clinical practice. Bulletin of rehabilitation medicine. 2014;(1):19-25. EDN: SPLBTF
  6. Skvortsova VI, Ivanova GI, Skvortsov DV, Klimov LV. The assessment of postural function in clinical practice. Lechebnaya fizkul’tura i sportivnaya meditsina. 2013;(6):8-15. EDN: QBWZYV
  7. Builova TV, Zverev YP, Iosko NV. Postural control: Theoretical foundations, disorders, assessment. Nizhny Novgorod: TsvetMir; 2021. 100 p. (In Russ).
  8. Gazhe PM, Veber B. Posturology. Regulation and disorders of human body equilibrium. Saint Petersburg: Publishing House St. Petersburg Medical Academy of Postgraduate Education; 2008. 314 p. (In Russ).
  9. Safonova YuA, Emelyanov VD. Analysis of stabilometry by people over 65 years. Herald of the Nortwestern State Medical University n.a. I.I. Mechnikov. 2017;9(1):89-95. EDN: YLDZPL doi: 10.17816/mechnikov20179189-95
  10. Skvortsov DV. Stabilometric assessment. Moscow: Mera-ТСP; 2010. 171 p. (In Russ).
  11. Sawacha Z, Carraro E., Contessa P, et al. Relationship between clinical and instrumental balance assessments in chronic post-stroke hemiparesis subjects. J NeuroEngineering Rehabil. 2013;10:95. EDN: SQQJUR doi: 10.1186/1743-0003-10-95
  12. Sebastia-Amat S, Tortosa-Martínez J, Pueo B. The use of the static posturography to assess balance performance in a Parkinson’s disease population. Int J Environ Res Public Health. 2023;20(2):981. doi: 10.3390/ijerph20020981
  13. Kamieniarz A, Michalska J, Brachman A, et al. Posturographic procedure assessing balance disorders in Parkinson’s disease: A systematic review. Clin Interv Aging. 2018;13:2301-2316. doi: 10.2147/CIA.S180894
  14. Souza CО, Voos MC, Barbosa AF, et al. Relationship between posturography, clinical balance and executive function in Parkinson´s disease. J Mot Behav. 2018;51(2):212-221. doi: 10.1080/00222895.2018.1458279
  15. Johnson L, James I, Rodrigues J, et al. Clinical and posturographic correlates of falling in Parkinson’s disease. Mov Disord. 2013;28(9):1250-1256. EDN: YTDIRL doi: 10.1002/mds.25449
  16. Suponeva NA, Yusupova DG, Zimin AA, et al. Validation of a Russian version of the Berg balance scale. Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2021;13(3):12-18. EDN: YTDIRL doi: 10.14412/2074-2711-2021-3-12-18
  17. Berg KO, Maki BE, Williams JI, et al. Clinical and laboratory measures of postural balance in an elderly population. Arch Phys Med Rehabil. 1992;73(11):1073-1080.
  18. Alkan H, Yildiz N, Sarsan A, Akkaya N. The relationship between posturographic fall risk and clinical balance tests among community-dwelling older adults. Turkish J Geriatrics. 2014;17(3):242-248.
  19. Pérennou D, Decavel P, Manckoundia P, et al. [Evaluation of balance in neurologic and geriatric disorders]. (In French). Ann Readapt Med Phys. 2005;48(6):317-335. doi: 10.1016/j.annrmp.2005.04.009
  20. Кubriak ОV, Mezenchuk АI. Stablometry in 2 minutes. Interactive methodological guide. Moscow: Mera-ТСП; 2022. 44 p. (In Russ).
  21. Rehabilitation Measures Database. Rehab Measures: Timed Up and Go [Internet]. Available from: http://www.rehabmeasures.org. Accessed: 01.12.2023.
  22. Steffan T. Age- and gender-related test performance in community dwelling elderly people: Six-minute walk test, Berg balance scale, Timed Up & Go Test, and gait speeds. Phys Ther. 2002;82(2):128-137. EDN: EEALVR doi: 10.1093/ptj/82.2.128
  23. Berg K, Wood-Dauphine S, Williams JI, Gayton D. Measuring balance in the elderly: Preliminary development of an instrument. Physiotherapy Canada. 1989;46(6):304-311. doi: 10.3138/ptc.41.6.304
  24. Franchignoni F, Horak F, Godi M, et al. Using psychometric techniques to improve the Balance Evaluation Systems Test: the mini-BESTest. J Rehabil Med. 2010;42(4):323–331. doi: 10.2340/16501977-0537
  25. Rehab Measures: Mini Balance Evaluation Systems Test [Internet]. Available from: https://www.sralab.org/rehabilitation-measures/mini-balance-evaluation-systems-test. Accessed: 20.11.2023.
  26. Tinetti ME. Performance-oriented assessment of mobility problems in elderly patients. J Am Geriatr Soc. 1986;34(2):119-126. doi: 10.1111/j.1532-5415.1986.tb05480.x
  27. Tinetti ME, Richman D, Powell L. Falls efficacy as a measure of fear of falling. J Gerontol. 1990;45(6):239-243. EDN: HJBTAD doi: 10.1093/geronj/45.6.p239
  28. Hopkins WG, Marshall SW, Batterham AM, Hanin J. Progressive statistics for studies in sports medicine and exercise science. Med Sci Sport Exerc. 2009;41(1):3-13. doi: 10.1249/MSS.0b013e31818cb278
  29. Browne J, O’Hare N, O’Hare G, et al. Clinical assessment of the quantitative posturography system. Physiotherapy. 2002;88(4): 217-223. doi: 10.1016/S0031-9406(05)60413-0
  30. Kamieniarz A, Michalska J, Marszałek W, et al. Detection of postural control in early Parkinson’s disease: Clinical testings. Modulation of center of pressure. PLoS One. 2021;16(1):e0245353. doi: 10.1371/journal.pone.0245353

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».