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Enregistrement W2311285233 · doi:10.1123/jab.2014-0214

An Accelerometer as an Alternative to a Force Plate for the Step-Up-and-Over Test

2015· article· en· W2311285233 sur OpenAlexaff
Christopher A. Bailey, Patrick A. Costigan

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Biomechanics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccelerometerLift (data mining)ImpactForce platformMathematicsSimulationComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationStructural engineeringMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The step-up-and-over test has been used successfully to examine knee function after knee injury. Knee function is quantified using the following variables extracted from force plate data: the maximal force exerted during the lift, the maximal impact force at landing, and the total time to complete the step. For various reasons, including space and cost, it is unlikely that all clinicians will have access to a force plate. The purpose of the study was to determine if the step-up-and-over test could be simplified by using an accelerometer. The step-up-and-over test was performed by 17 healthy young adults while being measured with both a force plate and a 3-axis accelerometer mounted at the low back. Results showed that the accelerometer and force plate measures were strongly correlated for all 3 variables (r = .90-.98, Ps < .001) and that the accelerometer values for the lift and impact indices were 6-7% higher (Ps < .01) and occurred 0.07-0.1 s later than the force plate (Ps < .05). The accelerometer returned values highly correlated to those from a force plate. Compared with a force plate, a wireless, 3-axis accelerometer is a less expensive and more portable system with which to measure the step-up-and-over test.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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