Accuracy and Reliability of Observational Gait Analysis Data: Judgments of Push-off in Gait After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Physical therapists routinely observe gait in clinical practice. The purpose of this study was to determine the accuracy and reliability of observational assessments of push-off in gait after stroke. SUBJECTS: Eighteen physical therapists and 11 subjects with hemiplegia following a stroke participated in the study. METHODS: Measurements of ankle power generation were obtained from subjects following stroke using a gait analysis system. Concurrent videotaped gait performances were observed by the physical therapists on 2 occasions. Ankle power generation at push-off was scored as either normal or abnormal using two 11-point rating scales. These observational ratings were correlated with the measurements of peak ankle power generation. RESULTS: A high correlation was obtained between the observational ratings and the measurements of ankle power generation (mean Pearson r=.84). Interobserver reliability was moderately high (mean intraclass correlation coefficient [ICC (2,1)]=.76). Intraobserver reliability also was high, with a mean ICC (2,1) of.89 obtained. DISCUSSION AND CONCLUSION: Physical therapists were able to make accurate and reliable judgments of push-off in videotaped gait of subjects following stroke using observational assessment. Further research is indicated to explore the accuracy and reliability of data obtained with observational gait analysis as it occurs in clinical practice.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».