Validity and reliability of a smartphone motion analysis app for lower limb kinematics during treadmill running
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the validity and reliability of a smartphone application for selected lower-limb kinematics during treadmill running. DESIGN: Validity and reliability study. SETTING: Biomechanics laboratory. PARTICIPANTS: Twenty healthy female runners. MAIN OUTCOME MEASURE(S): Sagittal-plane hip, knee, and ankle angle and rearfoot eversion were assessed using the Coach's Eye Smartphone application and a 3D motion capture system. Paired t-test and intraclass correlation coefficients (ICC) established criterion validity of Coach's Eye; ICC determined test-retest and intrarater/interrater reliability. Standard error of measurement (SEM) and minimal detectable change (MDC) were also reported. RESULTS: Significant differences were found between Coach's Eye and 3D measurements for ankle angle at touchdown and knee angle at toe-off (p < 0.05). ICCs for validity of Coach's Eye were excellent for rearfoot eversion at touchdown (ICC = 0.79) and fair-to-good for the other kinematics (range 0.51-0.74), except for hip at touchdown, which was poor (ICC = 0.36). Test-retest (range 0.80-0.92), intrarater (range 0.95-0.99) and interrater (range 0.87-0.94) ICC results were excellent for all selected kinematics. CONCLUSION: Coach's Eye can be used as a surrogate for 3D measures of knee and rearfoot in/eversion at touchdown, and hip, ankle, and rearfoot in/eversion at toe-off, but not for hip and ankle at touchdown or knee at toe-off. Reliable running kinematics were obtained using Coach's Eye, making it suitable for repeated measures.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».