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Enregistrement W2281921631 · doi:10.1123/jsr.2014-0309

Interrater and Intrarater Reliability and Validity of 3 Measurement Methods for Shoulder-Position Sense

2015· article· en· W2281921631 sur OpenAlexaff
Amir K Vafadar, Julie N. Côté, Philippe S. Archambault

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport Rehabilitation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntra-rater reliabilityReliability (semiconductor)Inter-rater reliabilityContext (archaeology)PsychologyPhysical medicine and rehabilitationValidityPhysical therapyMedicinePsychometricsClinical psychologyDevelopmental psychologyRating scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Joint-position sense (JPS) plays a critical role in the stability of shoulder joint. Restoration of JPS is essential to improve rehabilitation outcomes in individuals with shoulder injury. However, the number of affordable and reliable shoulder-JPS measurement methods for everyday clinical practice is limited. OBJECTIVE: To estimate reliability and validity of 3 simple shoulder-JPS measurement methods. DESIGN: Cross-sectional study. PARTICIPANTS: 25 healthy men and women. MAIN OUTCOME MEASURE: Absolute-error scores of JPS in 3 ranges of shoulder flexion (low, mid, and high), measured with a laser pointer, an inclinometer, and a goniometer in 2 separate sessions (48 h apart). RESULTS: Overall interrater and intrarater intraclass correlation coefficients were .86 and .78 for the laser pointer, .67 and .70 for the inclinometer, and .60 and .50 for the goniometer, respectively. There was excellent reliability in the low range for the laser pointer and inclinometer methods, but fair to good and poor reliability in mid- and high ranges, respectively. All methods showed strong validity. CONCLUSION: The laser pointer and inclinometer JPS measurement methods are reliable and can be used by clinicians during rehabilitation of shoulder injuries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, 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

Citations59
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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