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Enregistrement W2520297150 · doi:10.1016/j.pmrj.2016.08.029

Reliability and Repetition Effect of the Center of Pressure and Kinematics Parameters That Characterize Trunk Postural Control During Unstable Sitting Test

2016· article· en· W2520297150 sur OpenAlexaff
David Barbado, Janice M. Moreside, Francisco J. Vera-García

Notice bibliographique

RevuePM&R · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésCenter of pressure (fluid mechanics)SittingTrunkPhysical medicine and rehabilitationKinematicsReliability (semiconductor)MedicinePhysical therapyMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although unstable seat methodology has been used to assess trunk postural control, the reliability of the variables that characterize it remains unclear. OBJECTIVE: To analyze reliability and learning effect of center of pressure (COP) and kinematic parameters that characterize trunk postural control performance in unstable seating. The relationships between kinematic and COP parameters also were explored. DESIGN: Test-retest reliability design. SETTINGS: Biomechanics laboratory setting. PARTICIPANTS: Twenty-three healthy male subjects. METHODS: ) using 3 methods: (1) comparing the last trial score of each day; (2) comparing the best trial score of each day; and (3) calculating the average of the three last trial scores of each day. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: Standard deviation and mean velocity were calculated to assess balance performance. RESULTS: Although analyses of variance showed some differences in balance performance between days, these differences were not significant between days 2 and 3. Best result and average methods showed the greatest reliability. Mean velocity of the COP showed high reliability (0.71 < ICC < 0.86; 10.3 < SEM < 13.0), whereas standard deviation only showed a low to moderate reliability (0.37 < ICC < 0.61; 14.5 < SEM < 23.0). Regarding the kinematic variables, only pelvis displacement mean velocity achieved a high reliability using the average method (0.62 < ICC < 0.83; 18.8 < SEM < 23.1). Correlations between COP and kinematics were high only for mean velocity (0.45 <r < 0.89). CONCLUSIONS: A familiarization session should be performed to overcome learning effect. COP parameters showed a better reliability than kinematics ones. Specifically, mean velocity of COP showed the highest test-retest reliability, especially for the average and best methods. Although correlations between COP and mean joint angular velocity were high, the few relationships between COP and kinematic standard deviation suggest different postural behavior can lead to a similar balance performance during an unstable sitting protocol. LEVEL OF EVIDENCE: III.

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)0,001
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 enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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