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Enregistrement W2308914881 · doi:10.3138/ptc.2014-62-cc

Clinician's Commentary on Keep et al.

2016· letter· en· W2308914881 sur OpenAlexafffundvenue
Nadia Keshwani

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésComputer scienceMedicinePhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantification of hip extensor strength is often of interest to physiotherapists, as strength deficits are associated with conditions such as low back pain and hip osteoarthritis and may lead to impairments in physical functioning.Physiotherapists typically use manual muscle testing to assess muscle strength, but this grading scale is somewhat subjective and may fail to detect small changes in strength that are nevertheless clinically significant.There is an ongoing push in the physiotherapy community to adopt more objective, sensitive, and specific outcome measures, both to instil greater confidence in our assessment findings and to better evaluate treatment effectiveness.Handheld dynamometry (HHD) provides a more objective measure of strength that is portable, relatively inexpensive, and easy to use.Because the resulting value is on a continuous measurement scale (i.e., kilograms or newtons), HHD may allow us to better to detect strength changes over time in response to muscle training or disuse.Before HHD is adopted into clinical practice to quantify muscle strength, we must first have evidence that its results are both valid and reliable.While investigations into the use of HHD to quantify hip extensor strength have typically positioned patients in prone, Lu and colleagues 2 have suggested that the ''prone standing'' position may be more appropriate.In this position, the patient stands with the upper body supported by a plinth and the standing leg, while the leg being tested is positioned in 45 of hip flexion and knee extension.Compared to prone lying, this position optimizes the length-tension curve of the hip extensor musculature and more closely mimics the functional tasks likely to be affected.Keep and colleagues' study, which investigated the validity of hip extensor strength measurements obtained in the prone standing position using HHD, found moderate correlations (r ¼ 0.51) between values obtained with HHD and those obtained with an isokinetic dynamometer. 1 Studies such as Keep and colleagues', although often overlooked by physiotherapists, are integral to the advancement of our field.So what can we take from the current study?When HHD is widely integrated into clinical practice in the near future, should we adopt the prone standing position over the prone position when testing hip extensor strength?Certainly, Keep and colleagues have generated sufficient evidence to demonstrate that HHD in the prone standing position produces a valid measure of hip extensor strength. 1Furthermore, testing in this position seems to be more functionally relevant, as the patient is in a modified upright position with the hip being tested in flexion.Because most functional deficits will manifest in standing activities (e.g., stair climbing, walking) and will involve hip extensor activation at some degree of flexion, prone standing does seem to be a more logical choice than prone lying.However, other factors must also be considered.People who are likely to have hip extensor strength deficits (e.g., those with low back pain) may not have sufficient range of motion to allow the degree of lumbar flexion required for prone standing, and for those who do have the necessary range, the prone standing position may provoke pain.Further, for people with balance deficits or dizziness, the prone standing position may compromise safety.In such cases, it may be preferable to test hip extensor strength in prone lying.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0640,041
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,017

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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