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Enregistrement W2123075000 · doi:10.4085/1062-6050-45.5.453

Retest Reliability of Force-Time Variables of Neck Muscles Under Isometric Conditions

2010· article· en· W2123075000 sur OpenAlexaff
Sivan Almosnino, Lucie Pelland, Joan M. Stevenson

Notice bibliographique

RevueJournal of Athletic Training · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsometric exerciseIntraclass correlationContext (archaeology)Confidence intervalPhysical therapyMedicinePhysical medicine and rehabilitationReliability (semiconductor)StatisticsMathematicsOrthodonticsReproducibilityPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Proper conditioning of the neck muscles may play a role in reducing the risk of neck injury and, possibly, concussions in contact sports. However, the ability to reliably measure the force-time-based variables that might be relevant for this purpose has not been addressed. OBJECTIVE: To assess the between-days reliability of discrete force-time-based variables of neck muscles during maximal voluntary isometric contractions in 5 directions. DESIGN: Cohort study. SETTING: University research center. PATIENTS OR OTHER PARTICIPANTS: Twenty-six highly physically active men (age = 21.6 ± 2.1 years, height = 1.85 ± 0.09 m, mass = 81.6 ± 9.9 kg, head circumference = 0.58 ± 0.01 m, neck circumference = 0.39 ± 0.02 m). INTERVENTION(S): We used a custom-built testing apparatus to measure maximal voluntary isometric contractions of the neck muscles in 5 directions (extension, flexion, protraction, left lateral bending, and right lateral bending) on 2 separate occasions separated by 7 to 8 days. MAIN OUTCOME MEASURE(S): Variables measured were peak force (PF), rate of force development (RFD), and time to 50% of PF (T(50)PF). Reliability indices calculated for each variable comprised the difference in scores between the testing sessions, with corresponding 95% confidence intervals, the coefficient of variation of the typical error of measurement (CV(TE)), and intraclass correlation coefficients (ICC [3,3]). RESULTS: No evidence of systematic bias was detected for the dependent measures across any movement direction; retest differences in measurements were between 1.8% and 2.7%, with corresponding 95% confidence interval ranges of less than 10% and overlapping zero. The CV(TE) was lowest for PF (range, 2.4%-6.3%) across all testing directions, followed by RFD (range, 4.8%-9.0%) and T(50)PF (range, 7.1%-9.3%). The ICC score range for all dependent measures was 0.90 to 0.99. CONCLUSIONS: Discrete variables representative of the force-generating capacity of neck muscles under isometric conditions can be measured with an acceptable degree of reliability. This finding has possible applications for investigating the role of neck muscle strength-training programs in reducing the risk of injuries in sport settings.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations29
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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