Handgrip strength: Should repeated measurements be performed in both hands?
Notice bibliographique
Résumé
AIM: We aimed to determine whether both hands should be tested for handgrip strength and whether it is necessary to perform repeated measurements in each hand. METHODS: The data were obtained from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey conducted from 2014 to 2018. The participants performed three trials of handgrip strength measurement for each hand alternately, with 60-s rest between the trials. From this pool of data, we included 23 901 participants aged ≥19 years who had completed surveys on the handgrip strength test, and obtained their medical history. RESULTS: The dominant hand had a significantly stronger handgrip strength than the non-dominant hand (32.75 ± 0.10 vs. 30.95 ± 0.09 kg, P < 0.001); however, 26.4% of the subjects had stronger handgrip strength in the non-dominant hand. During the three repeated measurements, the handgrip strength gradually increased; however, the mean difference between the trials (0.579 and 0.104 kg) was below the noninferiority threshold. In older adults, however, the mean difference in the handgrip strength between the first and the second trial was higher than the noninferiority threshold. CONCLUSIONS: While the handgrip strength gradually increased during three repeated measurements, the difference was clinically important only in older adults. Hence, we suggest that the handgrip strength should be measured in both hands and at least twice in older adults, whereas a single attempt provides a maximal value in younger adults. Geriatr Gerontol Int 2021; 21: 426-432.
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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 | 0,054 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| 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 ».