Is The Functional Movement Screen A Valid Indicator Of Joint Mobility? A Construct Validity Study.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the associations between FMS Deep Squat (SQT) task scores and passive ankle dorsiflexion, hip flexion, and shoulder flexion range-of-motion (ROM) capacity in student-athletes. It was hypothesized that athletes who scored higher on the SQT task would have greater ROM capacity than would those who scored lower. METHODS: One-hundred one varsity basketball, volleyball, ice hockey, and soccer athletes were recruited from a university population. Licensed therapists used a manual goniometer to measure athletes’ ankle dorsiflexion (with knee flexed), hip flexion (with knee flexed), and shoulder flexion (with elbow extended) ROM capacity (left- and right-side averaged). Athletes performed the SQT on the same day that ROM measurements were taken, and SQT scores were assigned by trained observers using published criteria. Associations between SQT task scores and ROM capacities were assessed using medians with inter-quartile ranges (IQRs) and analyses of variance. RESULTS: As the table of ROM data shows, there were no statistically significant differences in hip and shoulder flexion ROM capacity between athletes who scored one, two, and three on the SQT (one participant with a SQT score of 0 excluded). Athletes who scored one on the SQT had lower ankle ROM capacity than those who scored two or three. CONCLUSIONS: The SQT may be useful as a low-cost and expedient tool to identify athletes with passive ankle dorsiflexion restrictions, but there was little evidence of its construct validity as a general indicator of joint ROM capacity in student-athletes. Further study of the measurement properties of the FMS is warranted, especially given its widespread use.Table: No title available.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».