The Unsupported Upper Limb Exercise Test in People Without Disabilities: Assessing the Within-Day Test–Retest Reliability and the Effects of Age and Gender
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To estimate the within-day test–retest reliability and standard error of measurement (SEM) of the unsupported upper limb exercise test (UULEX) in adults without disabilities and to determine the effects of age and gender on performance of the UULEX. Method: A cross-sectional study was conducted with 100 adults without disabilities (44 men, mean age 44.2 [SD 26] y; 56 women, mean age 38.1 [SD 24.1] y). Participants performed three UULEX tests to establish within-day reliability, measured using an intra-class correlation coefficient (ICC) model 2 (two-way random effects) with a single rater (ICC[2,1]) and SEM. The effects of age and gender were examined using two-factor mixed-design analysis of variance (ANOVA) and one-way repeated-measures ANOVA. For analysis purposes, four sub-groups were created: younger adults, older adults, men, and women. Results: Excellent within-day reliability and a small SEM were found in the four sub-groups (younger adults: ICC[2,1]=0.88; 95% CI: 0.82, 0.92; SEM∼40 s; older adults: ICC[2,1]=0.82; 95% CI: 0.72, 0.90; SEM∼50 s; men: ICC[2,1]=0.93; 95% CI: 0.88, 0.96; SEM∼30 s; women: ICC[2,1]=0.85; 95% CI: 0.78, 0.91; SEM∼45 s). Younger adults took, on average, 308.24 seconds longer than older adults to perform the test; older adults performed significantly better on the third test (p<0.0001; η 2 =0.096). Gender effects were not found (p>0.05). Conclusion: The within-day test–retest reliability and SEM values of the UULEX may be used to define the magnitude of the error obtained with repeated measures. One UULEX test seems to be adequate for younger adults to achieve reliable results, whereas three tests seem to be needed for older adults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».