Appraising the Validity of Tools to Measure Multijoint Leg Power: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To critically appraise the validity of tools used to measure maximum multijoint leg extension power in older individuals. DATA SOURCES: A systematic literature search was performed in 5 electronic databases: PUBMED, EMBASE, CINAHL, SPORTDISCUS, and PEDRO from inception and without limits on the year of publication. Secondary searches included hand searching of the reference lists. STUDY SELECTION: One author performed all the searches and identified relevant studies. A second author repeated the search to ensure that no articles were overlooked. Only studies that measured multijoint leg extension power were included. Those that used jump tests on force plates were excluded. Forty-five studies were identified that used 3 different tools. Three of these studies addressed the validity of the instruments and were included in the analyses performed by all the authors. Decisions made by consensus. DATA EXTRACTION: Critical analyses were based on the reference instrument used, reproducibility of methods, appropriateness of the statistical analysis, commercial availability of the tool, and potential conflicts of interests, including financial support. Decisions regarding the data analyses were made by consensus among all authors. DATA SYNTHESIS: We identified 3 tools all of which simulated recumbent bicycles. Two of the 3 identified tools are not commercially available. Each of the 3 included studies used correlational analysis to determine the validity of their tool, which does not describe the accuracy of the measured power in comparison to the reference standard. CONCLUSION: We were unable to identify a validated tool that measured maximum multijoint leg extension power that was appropriate for older individuals. Future research should address this important gap.
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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 | 0,122 | 0,449 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».