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Enregistrement W2765605718 · doi:10.1515/med-2017-0052

Absolute reliability and concurrent validity of hand held dynamometry and isokinetic dynamometry in the hip, knee and ankle joint: systematic review and meta-analysis

2017· article· en· W2765605718 sur OpenAlexaff
Claudio Chamorro, Susan Armijo‐Olivo, Carlos De la Fuente, J. Rodrigo Fuentes, Luis Javier Chirosa Ríos

Notice bibliographique

RevueOpen Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnkleConfidence intervalPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationAnkle dorsiflexionStandard errorSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the study is to establish absolute reliability and concurrent validity between hand-held dynamometers (HHDs) and isokinetic dynamometers (IDs) in lower extremity peak torque assessment. Medline, Embase, CINAHL databases were searched for studies related to psychometric properties in muscle dynamometry. Studies considering standard error of measurement SEM (%) or limit of agreement LOA (%) expressed as percentage of the mean, were considered to establish absolute reliability while studies using intra-class correlation coefficient (ICC) were considered to establish concurrent validity between dynamometers. In total, 17 studies were included in the meta-analysis. The COSMIN checklist classified them between fair and poor. Using HHDs, knee extension LOA (%) was 33.59%, 95% confidence interval (CI) 23.91 to 43.26 and ankle plantar flexion LOA (%) was 48.87%, CI 35.19 to 62.56. Using IDs, hip adduction and extension; knee flexion and extension; and ankle dorsiflexion showed LOA (%) under 15%. Lower hip, knee, and ankle LOA (%) were obtained using an ID compared to HHD. ICC between devices ranged between 0.62, CI (0.37 to 0.87) for ankle dorsiflexion to 0.94, IC (0.91to 0.98) for hip adduction. Very high correlation were found for hip adductors and hip flexors and moderate correlations for knee flexors/extensors and ankle plantar/dorsiflexors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,035
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations190
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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