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Enregistrement W2040341764 · doi:10.1080/02640410600908050

Quantifying delayed-onset muscle soreness: A comparison of unidimensional and multidimensional instrumentation

2006· article· en· W2040341764 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel J. Cleather, Sharon R. Guthrie

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelayed onset muscle sorenessInstrumentation (computer programming)Physical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyPsychologyComputer scienceMuscle damageInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unidimensional pain instrumentation, whereby participants simply rate the intensity of their pain on one evaluative level, has been the most common method of assessing delayed-onset muscle soreness (DOMS). However, pain has been shown to be a multidimensional phenomenon including sensory, affective, and evaluative aspects. The aims of this study were two-fold: (1) to compare the DOMS pain responses derived from a multidimensional instrument (i.e. the McGill Pain Questionnaire--MPQ) with those using a unidimensional measure (i.e. a visual analogue scale), and (2) to identify the MPQ descriptors most commonly used to characterize DOMS among a sample of 14 male (mean age = 24.7 years, s = 4.4) and 9 female participants (mean age = 24.6 years, s = 3.5). Although the results demonstrated no significant differences between the pain ratings of the two instruments (mean values of the pain rating indices had a Spearman rank correlation coefficient of r = 1.00), suggesting no significant advantage to be gained in using the MPQ, a clearer description of DOMS emerged. The most frequently selected DOMS descriptors were "tight" (95% of participants chose this descriptor at least once), "sore" (86%), "tender" (86%), "annoying" (86%), and "pulling" (68%). These findings may be of use to researchers and sports medicine professionals in their deliberations about which instrumentation to use in quantifying DOMS and in distinguishing such pain from other, potentially more serious, musculoskeletal damage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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