Reliability and Validity of a Mobile Device Application for Use in Sports-Related Concussion Balance Assessment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background Balance assessment is necessary when evaluating athletes after a concussion. We investigated a mobile device application (app) for providing valid, reliable, and objective measures of static balance. Objectives The mobile device app would demonstrate similar test–retest reliability to force platform center of pressure (COP) sway variables and that SWAY scores and force platform COP sway variables would demonstrate good correlation coefficients. Methods Twenty-six healthy adults performed balance stances on a force platform while holding a mobile device equipped with SWAY (Sway Medical LLC) to measure postural sway based on acceleration changes detected by the mobile device's accelerometer. Participants completed four series of three 10-second stances (feet together, tandem, and single leg), twice with eyes open and twice with eyes closed. Test–retest reliability was assessed using intraclass correlation coefficients (ICC). Concurrent validity of SWAY scores and COP sway variables were determined with Pearson correlation coefficients. Results Reliability of SWAY scores was comparable to force platform results for the same test condition (ICC = 0.21–0.57). Validity showed moderate associations between SWAY scores and COP sway variables during tandem stance (r = –0.430 to –0.493). Lower SWAY scores, indicating instability, were associated with greater COP sway. Discussion The SWAY app is a valid and reliable tool when measuring balance of healthy individuals in tandem stance. Further study of clinical populations is needed prior to assessment use. Conclusion The SWAY app has potential for objective clinical and sideline evaluations of concussed athletes, although continued evaluation is needed.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle