Reliability, Standard Error, and Minimum Detectable Change of Clinical Pressure Pain Threshold Testing in People With and Without Acute Neck Pain
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Clinical measurement. OBJECTIVES: To evaluate the intrarater, interrater, and test-retest reliability of an accessible digital algometer, and to determine the minimum detectable change in normal healthy individuals and a clinical population with neck pain. BACKGROUND: Pressure pain threshold testing may be a valuable assessment and prognostic indicator for people with neck pain. To date, most of this research has been completed using algometers that are too resource intensive for routine clinical use. METHODS: Novice raters (physiotherapy students or clinical physiotherapists) were trained to perform algometry testing over 2 clinically relevant sites: the angle of the upper trapezius and the belly of the tibialis anterior. A convenience sample of normal healthy individuals and a clinical sample of people with neck pain were tested by 2 different raters (all participants) and on 2 different days (healthy participants only). Intraclass correlation coefficient (ICC), standard error of measurement, and minimum detectable change were calculated. RESULTS: A total of 60 healthy volunteers and 40 people with neck pain were recruited. Intrarater reliability was almost perfect (ICC = 0.94-0.97), interrater reliability was substantial to near perfect (ICC = 0.79-0.90), and test-retest reliability was substantial (ICC = 0.76-0.79). Smaller change was detectable in the trapezius compared to the tibialis anterior. CONCLUSIONS: This study provides evidence that novice raters can perform digital algometry with adequate reliability for research and clinical use in people with and without neck pain.
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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 | 0,032 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».