Systematic review of motor control and somatosensation assessment tests for the ankle
Notice bibliographique
Résumé
Background/Aim Ankle sprains are frequent musculoskeletal injuries that can lead to sensorimotor deficits provoking long-term instability at the ankle joint. A broad variety of clinical tests currently exist to assess sensorimotor processing, and are commonly clinically referred to as proprioceptive tests. However, there is a discrepancy in the use of the term proprioception when looking at the main outcome of these tests. As identifying specific deficits is important for motor recovery, it is critical for clinicians to select the most appropriate tests. Methods A systematic review of four databases was performed to provide an up-to-date review of the psychometric properties of available tests referred to as proprioceptive tests. Seventy-nine articles on eight ankle proprioceptive tests were included and critically appraised. Data on validity, reliability and responsiveness were extracted from the included articles and synthesised. The tests reviewed were then divided into two categories based on their main outcome: motor control or somatosensation. Results Strong evidence showed that the Star Excursion Balance Test , a motor control test, is capable of differentiating between stable and unstable ankles. Moderate evidence suggests that somatosensation tests, such as Joint Position Sense , are also valid and reliable, but their responsiveness has yet to be evaluated. Conclusions Together, these findings indicate that the Star Excursion Balance Test can be used in the clinic to assess motor control based on its excellent psychometric properties. However, as ankle stability control involves complex sensorimotor interactions, care has to be taken regarding the use of this test as a specific tool for proprioception assessment.
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 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».