Reliability and measurement error of the BioTonix Video Posture Evaluation System— Part I: Inanimate objects
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the reliability, concurrent validity, and error of a new video digitizing system for evaluating posture when applied to inanimate objects. DESIGN: Delayed repeated measures of digital images of inanimate objects. SETTING: University laboratory. METHODS: Digital video images of inanimate objects (5 parallelograms) of different sizes and shapes were obtained with the BioTonix postural evaluation system. Three examiners digitized video images of inanimate objects twice; the second data collection was 1 week after the first set. The objects were digitized with both high- and low-resolution settings of the video screen. The Tonix's measurements were statistically compared with the actual object dimensions. Statistical evaluations of reliability and validity were conducted. RESULTS: For distances, both intraclass and interclass correlation coefficients were very high, 0.99 for the estimate. The low- versus high-resolution settings were comparable for distances. For angles, on the low-resolution setting, both intraclass and interclass correlation coefficients were very high: 0.969 and 0.953. On the high-resolution setting, for angles, both intraclass and interclass coefficients were well above 0.99. The difference of the actual size and the means of the digitized measurements of the means were small: at most 1.5 degrees for angles and 3.3 mm for distances. The standard deviations were small, and the confidence intervals were narrow. CONCLUSIONS: Our results demonstrate that the BioTonix's video system has high degrees of reliability and validity. Thus this system would seem suitable for clinical use in the analysis of posture.
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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 ».