A novel use of inertial sensors to measure the craniocervical flexion range of motion associated to the craniocervical flexion test: an observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The craniocervical flexion test (CCFT) is recommended when examining patients with neck pain related conditions and as a deep cervical retraining exercise option. During the execution of the CCFT the examiner should visually assess that the amount of craniocervical flexion range of motion (ROM) progressively increases. However, this task is very subjective. The use of inertial wearable sensors may be a user-friendly option to measure and objectively monitor the ROM. The objectives of our study were (1) to measure craniocervical flexion range of motion (ROM) associated with each stage of the CCFT using a wearable inertial sensor and to determine the reliability of the measurements and (2) to determine craniocervical flexion ROM targets associated with each stage of the CCFT to standardize their use for assessment and training of the deep cervical flexor (DCF) muscles. METHODS: Adults from a university community able to successfully perform the CCFT participated in this study. Two independent examiners evaluated the CCFT in two separate sessions. During the CCFT, a small wireless inertial sensor was adhered to the centre of the forehead to provide real-time monitoring and to record craniocervical flexion ROM. The intra- and inter-rater reliability of the assessment of craniocervical ROM was calculated. This study was approved by the Research Ethics Committee of CEU San Pablo University (236/17/08). RESULTS: Fifty-six participants (18 males, 23 females; mean [SD] age, 21.8 [3.45] years) were included in the study and successfully completed the study protocol. All interclass correlation coefficient (ICC) values indicated good or excellent reliability of the assessment of craniocervical ROM using a wearable inertial sensor. There was high variability between subjects on the amount of craniocervical ROM necessary to achieve each stage of the CCFT. CONCLUSIONS: The use of inertial sensors is a reliable method to measure the craniocervical flexion ROM associated with the CCFT. The great variability in the ROM limits the possibility to standardize a set of targets of craniocervical flexion ROM equivalent to each of the pressure targets of the pressure biofeedback unit.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».