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Enregistrement W2115627134 · doi:10.1136/bjsm.2002.002899

Reliability of a device measuring triceps surae muscle fatigability

2004· article· en· W2115627134 sur OpenAlexafffund
Michelle Haber, Elan Golan, Laurent Azoulay, Susan R. Kahn, Ian Shrier

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, McGill UniversityMcGill University
Mots-clésMedicineTriceps surae muscleIntraclass correlationHeelPhysical therapyReliability (semiconductor)Physical medicine and rehabilitationBarefootSurgeryAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the test-retest reliability of a protocol using an apparatus designed to standardise the standing heel rise test for the triceps surae muscle. SUBJECTS: 40 healthy subjects volunteered to test short and medium term test-retest reliability (group SM, median age 24 years), and a convenience sample of 38 subjects with a history of unilateral deep vein thrombosis (DVT) volunteered to test long term test-retest reliability (group L, median age 52 years). DESIGN: Subjects carried out 23 heel rises per minute until either the pace or the height could no longer be maintained. Group SM subjects repeated the test 30 minutes later (short term), and again 48 hours later (medium term). Subjects in group L did the test on the unaffected leg, and repeated the test one week later (long term). RESULTS: The median number of heel rises achieved per trial in group SM was 34 (range 16 to 120). The intraclass coefficient (ICC) was 0.93 (SEM 2.1) for both 30 minute and 48 hour test-retest reliability. In group L, the median number of heel rises was 27 (range 9 to 97), with ICC 0.88 and SEM 3.4. CONCLUSIONS: The apparatus is a simple and inexpensive standardised tool that reliably measures triceps surae fatigability in subjects with no current injury. Future research should assess its use in injured patients.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations31
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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