Interrater Agreement of Manual Palpation for Identification of Myofascial Trigger Points
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To achieve a statistical estimate of the agreement of manual palpation for identification of myofascial trigger points (MTrPs) and secondarily to investigate potential factors impacting the agreement of this technique. METHODS: We searched MEDLINE(R) and Embase for studies examining the reproducibility of manual palpation for the identification of MTrPs from the year 2007 to present. In addition, we utilized studies identified by 2 comprehensive systematic reviews that covered the period before 2007. The included studies were original peer-reviewed research articles and included Cohen κ measures or data with which to calculate Cohen κ. Studies were excluded if they lacked a measure of variability or information required to calculate variability. Studies that examined palpation through body cavities were also excluded. Of the 18 potentially relevant articles only 6 met inclusion criteria including 363 patients. Modified QUADAS tool was used to assess study validity. Subgroup comparisons were made utilizing Q and Z tests. RESULTS: An estimate of κ=0.452 (95% confidence interval, 0.364-0.540) was obtained for interrater agreement of manual palpation of MTrPs. Localized tenderness (κ=0.676) and pain recognition (κ=0.575) were the most reliable criteria. Only 1 study met inclusion criteria for intrarater agreement and therefore no meta-analysis was performed. DISCUSSION: Use of manual palpation for identification of MTrPs is unreliable, and future investigation should focus on integration with more reliable techniques.
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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 | 0,248 | 0,441 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».