Development of a Clinician-Rated Drop Vertical Jump Scale for Patients Undergoing Rehabilitation After Anterior Cruciate Ligament Reconstruction: A Delphi Approach
Notice bibliographique
Résumé
Study Design Delphi panel study. Background Biomechanical parameters measured during a drop vertical jump task are risk factors for anterior cruciate ligament (ACL) injury and are targeted during rehabilitation after ACL reconstruction. A clinically feasible tool that quantifies observed performance on the drop vertical jump would help inform treatment efforts. The content and scoring of such a tool should be deliberated on by a group of experts throughout its development. Objectives To establish consensus on the content and scoring of a clinician-rated drop vertical jump scale (DVJS) for use during rehabilitation after ACL reconstruction. Methods Using a modified Delphi process, a panel of experts (researchers and clinicians) on the risk factors, prevention, treatment, and biomechanics of ACL injury anonymously critiqued versions of a DVJS. The DVJS was developed iteratively, based on the feedback from the panel, using Likert scale responses to questions and providing written comments. Three to 5 rounds were planned a priori, with a requirement of 75% agreement on included items after the final round. Results Twenty of the 31 invited experts (65%) participated. Approximately 93% agreement was achieved after the fourth round. Final items on the scale included the rating of knee valgus collapse (no collapse to extreme collapse) and the presence of other undesirable movements, including lateral trunk lean, insufficient knee flexion, and limb-to-limb asymmetry. Conclusion The Delphi process resulted in a beta version of a DVJS. Expert consensus was achieved on its content and scoring to support further clinical testing of the scale. J Orthop Sports Phys Ther 2017;47(8):557-564. Epub 6 Jul 2017. doi:10.2519/jospt.2017.7183.
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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 | 0,098 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».