Test-retest reliability of force plate-derived measures of reactive stepping
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Characterizing reactive stepping is important to describe the response’s effectiveness. Measures of reactive stepping related to step initiation, execution, and termination phases have been frequently reported to characterize reactive balance control. However, the test-retest reliability of these measures are unknown. Research questions What is the between- and within-session test-retest reliability of various force plate-derived measures of reactive stepping? Methods Nineteen young, healthy adults responded to 6 small (~8-10% of body weight) and 6 large perturbations (~13-15% of body weight) using an anterior lean-and-release system. Tests were conducted on two visits separated by at least two days. Participants were instructed to recover balance in as few steps as possible. Step onset, foot-off, swing, and restabilization times were extracted from force plates. Relative test-retest reliability was determined through intraclass correlation coefficients (ICCs) and 95% confidence intervals (CIs). Absolute test-retest reliability was assessed using the standard error of the measurement (SEM). Results Foot-off and swing times had the highest between- and within-session test-retest reliabilities regardless of perturbation size (between-session ICC=0.898–0.942; within-session ICC=0.455–0.753). Conversely, step onset and restabilization time had lower ICCs and wider CIs (between-session ICC=0.495–0.825; within-session ICC=−0.040–0.174). Between-session test-retest reliability was higher (ICC=0.495-0.942) for all measures than within-session test-retest reliability (ICC=−0.040–0.753). SEMs were low (3–10% of mean) for all measures, except time to restabilization (SEM=15-20% of mean), indicating good absolute reliability. Significance These findings suggest multiple baseline sessions are needed for measuring restabilization and step onset times. The SEMs provide an index for measuring meaningful change due to an intervention.
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 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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».