Reliability of Measurement of Maximal Isometric Lateral Trunk-Flexion Strength in Athletes Using Handheld Dynamometry
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Lateral trunk-flexion strength is an important determinant of overall trunk stability and function, but the reliability in measuring this outcome clinically in athletic individuals is not known. OBJECTIVE: To determine the interrater and intrarater reliability of lateral trunk-flexion strength measurement in athletic individuals using handheld dynamometry. DESIGN: Reliability study. SETTING: Research laboratory. PARTICIPANTS: 12 healthy, athletic individuals. INTERVENTION: Lateral trunk-flexion strength was measured using handheld dynamometry across 2 different trunk placements (lateral aspect of the axilla and laterally at the level of the midtrunk) and 2 testing occasions by 2 therapists. Three maximum-effort trials during a "make test" at each placement were completed for each therapist on both occasions. MAIN OUTCOME MEASURES: Maximum force output was identified and converted to a torque. Intraclass correlation coefficients (ICC2,1) were calculated for each dynamometer placement, therapist, and test occasion to determine intrarater and interrater reliability. RESULTS: Intrarater reliability was moderate to good (ICC2,1= .53-.77), while interrater reliability was good to very good (ICC2,1 =.79-.81) at the axilla position. For the midtrunk position, intrarater reliability was good to very good (ICC2,1 = .80-.86), while interrater reliability was very good on both days (ICC2,1 = .87-.88). Finally, the standard errors of measurement were low for the axilla position (0.20 Nm/kg; 95% CI .15, .28) and midtrunk position (0.09 Nm/kg; 95% CI .07, .12). CONCLUSIONS: Maximum lateral trunk-flexion strength can be reliably measured in athletic individuals with greater overall strength. Based on the 2 positions used in this study, measurement with a dynamometer placement at the midtrunk may be more reliable than that obtained at the axilla.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».