Reliability and criterion validity of two applications of the iPhone™ to measure cervical range of motion in healthy participants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Recent smartphones, such as the iPhone, are often equipped with an accelerometer and magnetometer, which, through software applications, can perform various inclinometric functions. Although these applications are intended for recreational use, they have the potential to measure and quantify range of motion. The purpose of this study was to estimate the intra and inter-rater reliability as well as the criterion validity of the clinometer and compass applications of the iPhone in the assessment cervical range of motion in healthy participants. METHODS: The sample consisted of 28 healthy participants. Two examiners measured cervical range of motion of each participant twice using the iPhone (for the estimation of intra and inter-reliability) and once with the CROM (for the estimation of criterion validity). Estimates of reliability and validity were then established using the intraclass correlation coefficient (ICC). RESULTS: We observed a moderate intra-rater reliability for each movement (ICC = 0.65-0.85) but a poor inter-rater reliability (ICC < 0.60). For the criterion validity, the ICCs are moderate (>0.50) to good (>0.65) for movements of flexion, extension, lateral flexions and right rotation, but poor (<0.50) for the movement left rotation. CONCLUSION: We found good intra-rater reliability and lower inter-rater reliability. When compared to the gold standard, these applications showed moderate to good validity. However, before using the iPhone as an outcome measure in clinical settings, studies should be done on patients presenting with cervical problems.
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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 | 0,001 |
| 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 découle