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Enregistrement W2106134880 · doi:10.1682/jrrd.2013.09.0206

Fukuda and Babinski-Weil tests: Within-subject variability and test-retest reliability in nondisabled adults

2014· article· en· W2106134880 sur OpenAlexaff
Nicole Paquet, Anne Taillon‐Hobson, Yves Lajoie

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rehabilitation Research and Development · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyTest (biology)Reliability (semiconductor)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Fukuda Stepping Test and the Babinski-Weil test are clinical assessments that presumably reveal unilateral vestibular hypofunction. However, abnormal performances on both of these two tests have been found in nondisabled individuals. This study compared measures of lateral and longitudinal displacements and body rotation for both tests, as well as the within-subject variability and test-retest reliability of the measures. In addition, correlations between hand and foot dominance and these measures were studied. Fifty young, nondisabled participants performed three trials of the 100-step Fukuda test and three trials of the Babinski-Weil test. The testing session was repeated 7 d later (retest). Lateral displacement, body rotation, and within-subject variability of these two measures were larger on the Fukuda than the Babinski-Weil test. No difference in test-retest reliability was found between the two tests, and a significant correlation was found between body rotation on the Fukuda test and score on the Waterloo Footedness Questionnaire. There may have been smaller variability in results of the Babinski-Weil test because it contains fewer steps (36) than the 100-step Fukuda test. Future research should compare tests with an equal number of steps; but, in the meantime, the Babinski-Weil test seems to have better psychometric properties than the Fukuda test, at least in nondisabled individuals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations21
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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