Ultrasound Imaging in Postpartum Women With Diastasis Recti: Intrarater Between-Session Reliability
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Clinimetrics. OBJECTIVES: To investigate the intrarater between-session reliability of inter-rectus distance (IRD) measurement using ultrasound imaging in postpartum women with diastasis recti. BACKGROUND: Diastasis recti, a separation of the rectus abdominis muscles at the linea alba, occurs as a result of pregnancy and is characterized by increased IRD. The measurement of IRD in this population is of interest to determine changes in diastasis recti severity over time, or in response to treatment. Ultrasound imaging has been proposed as a useful tool to measure IRD in women with diastasis recti; however, the consistency of IRD measurement in this population using ultrasound imaging has, to our knowledge, never been investigated. METHODS: Ultrasound imaging was used to measure IRD in 20 women with diastasis recti on 2 different occasions. On each testing occasion, images were acquired at 4 locations along the linea alba while participants remained relaxed and while they performed a head lift to activate the rectus abdominis muscles. Reliability statistics included intraclass correlation coefficients, Bland-Altman analyses, minimum clinically important difference, and standard error of the measurement. RESULTS: Between-session reliability of IRD measurement was high, particularly when measuring IRD at or above the umbilicus, as indicated by intraclass correlation coefficients greater than 0.90 and low standard error of the measurement and minimum clinically important difference values (below 0.17 cm and 0.46 cm, respectively). Reliability coefficients were poorer when measuring IRD below the umbilicus. CONCLUSION: When performed by an experienced investigator, ultrasound imaging is a reliable tool by which to measure IRD in postpartum women who have diastasis recti.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».