MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2473573063 · doi:10.1249/01.mss.0000487958.79746.ae

Development of a Clinician-Rated Drop Vertical Jump Scale for Patients Undergoing Rehabilitation After ACL Reconstruction

2016· article· en· W2473573063 sur OpenAlexaff
Sheila S. Gagnon, Trevor B. Birmingham, Bert M. Chesworth, Dianne Bryant, J. Robert Giffin

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnterior cruciate ligamentACL injuryRehabilitationPhysical therapyMedicineDelphi methodVertical jumpPhysical medicine and rehabilitationLikert scaleValgusTrunkAnterior cruciate ligament reconstructionOrthodonticsJumpPsychologySurgeryComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomechanical studies suggest performance on a drop vertical jump (DVJ) can predict anterior cruciate ligament (ACL) injury and should be targeted during rehabilitation after ACL reconstruction. A clinically feasible tool would be advantageous for quantitatively evaluating performance and change in DVJ following therapy. Such a tool should be developed by a panel of experts to establish consensus on the usefulness of the tool, and to verify that essential components are included. PURPOSE: The purpose of the present study was to establish consensus on the content and scoring of a Clinician Rated DVJ Scale for use during rehabilitation after ACL reconstruction. METHODS: Using a Delphi process, 20 experts on the risk factors, prevention, treatment and/or biomechanics of ACL injury, anonymously critiqued the proposed Clinician Rated DVJ Scale, using Likert-scales and written feedback. Three-to-five rounds were planned a priori as termination criteria, with the requirement of 75% agreement on items after the final round. RESULTS: Nine researchers and eleven clinicians including physical therapists, athletic therapists and orthopaedic surgeons participated. Response rates were 55%, 85% and 70% for rounds two, three and four, respectively. After rounds one and two, the scale was revised to include only the components that ≥ 61% of experts agreed upon. After round three, only two components had ≤ 75% agreement, and these were refined for round four. After round four, ≥ 92% agreement was achieved. Final items on the scale include a rating of knee valgus collapse (No to Extreme), and other undesirable movements including evidence of lateral trunk lean, insufficient trunk flexion, insufficient knee flexion and limb-to-limb asymmetry. A scale from 0 (No knee valgus collapse and no undesirable movements) to 9 (Extreme knee valgus collapse ± undesirable movements) is included for each leg to monitor change throughout rehabilitation. CONCLUSIONS: The Delphi process resulted in adequate agreement on the content and scoring of the Clinician Rated DVJ Scale to support its preliminary use as a measurement tool for functional testing throughout rehabilitation following ACL injury and/or reconstruction. A Beta version of the scale will be subsequently piloted.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,282 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedicine & Science in Sports & Exercise→Même sujetKnee injuries and reconstruction techniques→Travaux en français237 207→