How should we measure arm exercise capacity in COPD? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: There are no recommendations on how to measure arm exercise capacity in individuals with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). The objectives of this study were to: (i) synthesize the literature on measures of arm exercise capacity in individuals with COPD; (ii) describe the psychometric properties and the target construct of each measure and (iii) make recommendations for clinical practice and research. Methods: Studies conducted in COPD that included a measure of arm exercise capacity were identified after searches of 5 electronic databases (MEDLINE, CINAHL, EMBASE, Physiotherapy Evidence Database and Cochrane Library) and reference lists of pertinent articles. One reviewer performed data extraction and two assessed quality of studies that described measurement properties using the Consensus-based standards for the selection of health measurement instrument. Results: Of 654 reports, 41 met the study criteria. Five types of arm exercise tests were indentified: arm ergometry, ring shifts, dowel lifts, proprioceptive neuromuscular facilitation, and activities of daily living (ADL) tests. Four studies assessed measurement properties of the Unsupported Upper Limb Exercise test (UULEX), 6-minute Pegboard and Ring test (6PBRT), a test involving weight shifts and the Grocery Shelving Task (GST). Validity studies were of fair to good quality, whereas reliability studies were of poor quality. Conclusions: Arm ergometry may be best for measuring peak arm exercise capacity and endurance during supported exercises, while the UULEX, 6PBRT and GST may better reflect ADL and should be the tests of choice to measure peak unsupported arm exercise capacity (UULEX) and arm function (6PBRT and GST).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».