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Enregistrement W2074770083 · doi:10.1007/s10484-009-9127-9

Measurement Reliability for Acupoint Activity Determined with the Prognos Ohmmeter

2010· article· en· W2074770083 sur OpenAlexaff
Laura Turner, Wolfgang Linden, Ashley Ellis, Roanne Millman

Notice bibliographique

RevueApplied Psychophysiology and Biofeedback · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcupuncture Treatment Research Studies
Établissements canadiensLangara CollegeUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Reliability engineeringFoundation (evidence)Internal consistencyPsychologyStatisticsMathematicsPsychometricsEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concepts of meridians and acupoints are critical to traditional Chinese medicine but are met with skepticism in Western medicine. Empirical validation of these concepts is in its beginning stages and still hampered by problems with measurement. A promising avenue and foundation for validity testing is the demonstration that acupoint activity can be reliably measured via determination of electrical resistance at well-defined body surface points. In this article, efforts are described to maximize measurement reliability; we tested a variety of protocols to determine which method of data aggregation is associated with maximal reliability. Twenty-one healthy individuals were subjected to 5 repeated measurement cycles to test the predicted increase in reliability with increasing number of aggregated measurements. Reliability, defined as internal consistency, was indeed highest for 5 measurements (mean alpha = .88). Even the aggregate of only three measures was quite reliable (alpha = .84). Reliability for measuring acupoints on the left side of the body was roughly .05 higher than on the right side. Consistent with previous literature, we conclude that with repeated measures the reliability of electrical resistance measurements at acupoints is high and that a strong foundation for validation research is now laid.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations9
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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