COMPARISON OF ONE-LEG HOP FOR DISTANCE SCORES IN THE ANTERIOR CRUCIATE LIGAMENT DEFICIENT POPULATION WITH A GROUP OF HEALTHY CONTROLS
Notice bibliographique
Résumé
Clinicians use performance tests, such as the one leg hop for distance (OLHD), to help assess the functional status of patients with an anterior cruciate ligament deficient (ACLD) knee. However, the validity of the OLHD as a diagnostic tool for ACLD injuries has not been properly evaluated. There are two primary sources of error associated with scoring the OLHD for this purpose: 1) variation between patients related to athletic ability; and 2) variation due to leg dominance when comparing the ACLD knee to an uninjured knee (for both within and between patient comparisons). OBJECTIVES: 1) To assess the impact of these two sources of error on the validity of the OLHD for assessing ACLD injuries; and 2) To propose methods for minimizing the impact of these errors and standardizing the reporting of patient scores. SUBJECTS: 10 males (18–42) years with an isolated ACL tear (grade 2 or 3 ligamentous laxity) and 10 gender and age-matched healthy controls. METHODS: OLHD performance was evaluated in both ACLD patients and controls. Analysis was carried out comparing the Raw scores (A), Scores corrected for athletic ability (B) and Scores corrected for athletic ability and leg dominance (C). Discriminative function analysis was used to determine the discriminative power of each of the three different analyses. RESULTS: Refer to table (•p = .012; +p = .002; *p = < .001). The mean raw score differences demonstrate only 0.18 m variation in hop distance and the ACLD hop index (0.92) is within normal limits clinically (normal hop index ± 90% in a healthy male population). Furthermore, the discriminative function analysis of the raw scores (A) only explained 30% of the hop distance and 41% of the hop index variation between ACLD and controls. However, controlling for variation due to athletic ability (B) dramatically improved the amount of variation explained between ACLD and controls (72% hop distance; 56% hop index) whereas controlling for leg dominance in addition to athletic ability (C) added less explanatory power (82% hop distance; 72% hop index). Hop distance scores demonstrated greater discriminative power than the hop index (R2 = .72–.82 vs .56–.72). CONCLUSIONS: OLHD scores must be corrected for the effects of athletic ability and leg dominance to improve their capability to discriminate between ACLD and controls. One strategy to standardize the interpretation of hop scores is to compare patient performance scores to a healthy population that takes into account athletic ability and leg dominance. Supported by O&A FoundationTable
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».