Reliability and agreement of a dynamic quadriceps incremental test for the assessment of neuromuscular function
Notice bibliographique
Résumé
The quadriceps-intermittent-fatigue (QIF) test assesses knee extensors strength, endurance and performance fatigability in isometric condition. We aimed to assess reliability and agreement for this test in dynamic conditions and with the use of transcranial magnetic stimulation. On two separate sessions, 20 young adults (25 ± 4 yr, 10 women) performed stages of 100 knee extensors concentric contractions at 120°/s (60° range-of-motion) with 10% increments of the initial maximal concentric torque until exhaustion. Performance fatigability across the test was quantified as maximal isometric and concentric torque loss, and its mechanisms were investigated through the responses to transcranial magnetic and electrical stimulations. Reliability and agreement were assessed using ANOVAs, coefficients of variation (CVs) and intra-class correlation coefficients (ICCs) with 95% CI. Good inter-session reliability and high agreement were found for number of contractions [489 ± 75 vs. 503 ± 95; P = 0.20; ICC = 0.85 (0.66; 0.94); CV = 5% (3; 7)] and total work [11,285 ± 4,932 vs. 11,792 ± 5838 Nm.s; P = 0.20; ICC = 0.95 (0.87; 0.98); CV = 8% (5; 11)]. Poor reliability but high agreement were observed for isometric [-33 ± 6 vs. -31 ± 7%; P = 0.13; ICC = 0.47 (0.05; 0.75); CV = 6% (4;8)] and concentric [-20 ± 11% vs. -19 ± 9%; P = 0.82; ICC = 0.26 (-0.22; 0.63); CV = 9% (6; 12)] torque loss. The dynamic QIF test represents a promising tool for neuromuscular evaluation in isokinetic mode.
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 | 0,014 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».