Thoracolumbar Proprioception in Individuals with and without Low Back Pain: Intratester Reliability, Clinical Applicability, and Validity
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Repeated measures design of active spinal position sense in individuals with and without low back pain (LBP). OBJECTIVES: Reproducibility and validity evaluation of thoracolumbar proprioception measurement. BACKGROUND: Proprioception studies in peripheral joints and the spine suggest that there may be proprioception deficits due to injury, pain, or degeneration. Kinesthetic retraining may be useful in rehabilitation of patients with LBP, but appropriate measures are required to objectively quantify spinal proprioception. METHODS AND MEASURES: Active-target reproduction in the sagittal, horizontal, and coronal planes was assessed (3 separate occasions for 18 asymptomatic volunteers and 2 occasions for 62 patients with LBP). Repositioning accuracy was expressed as absolute errors (AE) and variable errors (VE). Reliability was analyzed with intraclass correlation coefficient (ICC) and precision with standard error of measurement (SEM) and calculation of the smallest detectable difference (SDD) index. Repeated measures ANOVA and correlations were used for within-group comparisons and discriminant analysis for between-group comparisons. RESULTS: Reproducibility was better for the asymptomatic group, with AE for flexion and rotation being the most reliable (ICC = 0.76-0.80, SEM = 0.91 degrees-1.34 degrees). SDDs were high for all tests, suggesting limited clinical applicability. Reproducibility for the same tests was poor-moderate (ICC = 0.31-0.64, SEM = 0.45 degrees-3.90 degrees) for the patient group. AE for right-side rotation could discriminate between subject groups with 83.3% specificity but only 54.8% sensitivity. CONCLUSIONS: Proprioception testing, with the methods employed, did not demonstrate good measurement properties in a sample of patients with recurrent LBP. Neither could it sufficiently discriminate between individuals with and without LBP. Possible reasons for these findings are discussed.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».