Dans des études antérieures, des associations ont été rapportées entre le B&D et la fonction sensorielle altérée, la dépression, les médicaments, le poids, la force musculaire et les maladies vasculaires [2 – 5, 10 – 15]. La majorité de ceux qui ont des problèmes d`étourdissements tendent à avoir plus d`un facteur de risque, suggérant que le vertige est un syndrome gériatrique multifactoriel [16, 17]. Cependant, les études antérieures sur l`équilibre et les vertiges ont principalement porté sur les relations entre la morbidité et l`équilibre et les étourdissements, et les études évaluant les effets du statut socio-économique et des comportements de santé ont compté sur l`équilibre autodéclaré [18]. Fonction spline pour le modèle SMEMN avec des erreurs asymétriques. Les mesures des composantes de bilan énergétique (consommation d`énergie, dépense énergétique, changements dans les magasins d`énergie) sont souvent en proie à des erreurs de mesure. L`eau doublement marquée peut mesurer la consommation d`énergie (EI) avec une erreur négligeable, mais elle est coûteuse et lourde. Une approche alternative qui gagne en popularité est d`utiliser le principe de l`équilibre énergétique, en mesurant les dépenses énergétiques (EE) et les changements dans les magasins d`énergie (ES), puis en arrière-calculant l`EI. Les méthodes standard d`or pour l`EE et l`ES existent et sont connues pour donner des mesures précises, quoique à un coût élevé. Nous proposons un modèle statistique commun pour évaluer l`erreur de mesure dans les mesures moins coûteuses et non intrusives de l`EE et de l`ES. Nous laissons le vrai EE et ES inconnu pour les individus être des variables latentes, et les modéliser en utilisant une distribution bivariée. Nous essayons à la fois un bivariée normal ainsi qu`un modèle de mélange de processus Dirichlet, et comparer les résultats par simulation. Notre approche, est la première à tenir compte des dépendances qui existent dans le quotidien des individus EE et ES.

Nous employons la régression semi-paramétrique avec des splines de noeud libres pour des mesures avec l`erreur, et des composants linéaires pour les covariables sans erreur. Nous adoptons une approche bayésienne de l`estimation et de l`inférence et utilisons le saut réversible chaîne de Markov Monte Carlo pour générer des tirages de la distribution postérieure. Sur la base de la régression semi-paraménique, nous développons une équation d`étalonnage qui ajuste une estimation moins coûteuse et plus fiable, plus proche de la valeur réelle. Avec cette valeur calibrée, notre méthode donne également des intervalles crédibles pour évaluer l`incertitude. Une étude de simulation montre que notre calibrage aide à produire une estimation plus précise. Notre approche se compare favorablement en termes de prédiction à d`autres modèles couramment utilisés. Les exercices de Tai Chi peuvent également aider à prévenir les chutes.