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Enregistrement W3203456182 · doi:10.26603/001c.27634

Systematic Review and Meta-Analysis of the Y-Balance Test Lower Quarter: Reliability, Discriminant Validity, and Predictive Validity

2021· article· en· W3203456182 sur OpenAlexaboutno aff
Phillip J. Plisky, Katherine Schwartkopf-Phifer, Bethany Huebner, Mary Beth Garner, Garrett S. Bullock

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Physical Therapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscriminant validityPredictive validityReliability (semiconductor)Linear discriminant analysisValidityTest validityTest (biology)Meta-analysisStatisticsCriterion validityPsychologyReliability engineeringConstruct validityMathematicsPsychometricsInternal consistencyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Deficits in dynamic neuromuscular control have been associated with post-injury sequelae and increased injury risk. The Y-Balance Test Lower Quarter (YBT-LQ) has emerged as a tool to identify these deficits. PURPOSE: To review the reliability of the YBT-LQ, determine if performance on the YBT-LQ varies among populations (i.e., sex, sport/activity, and competition level), and to determine the injury risk identification validity of the YBT-LQ based on asymmetry, individual reach direction performance, or composite score. STUDY DESIGN: Systematic Review. METHODS: A comprehensive search was performed of 10 online databases from inception to October 30, 2019. Only studies that tested dynamic single leg balance using the YBT-LQ were included. Studies were excluded if the Y-Balance Test kit was not utilized during testing or if there was a major deviation from the Y-Balance test procedure. For methodological quality assessment, the modified Downs and Black scale and the Newcastle-Ottawa Scale were used. RESULTS: Fifty-seven studies (four in multiple categories) were included with nine studies assessing reliability, 36 assessing population differences, and 16 assessing injury prediction were included. Intra-rater reliability ranged from 0.85-0.91. Sex differences were observed in the posteromedial direction (males: 109.6 [95%CI 107.4-111.8]; females: 102.3 [95%CI 97.2-107.4; p = 0.01]) and posterolateral direction (males: 107.0 [95%CI 105.0-109.1]; females: 102.0 [95%CI 97.8-106.2]). However, no difference was observed between sexes in the anterior reach direction (males: 71.9 [95%CI 69.5-74.5]; females: 70.8 [95%CI 65.7-75.9]; p=0.708). Differences in composite score were noted between soccer (97.6; 95%CI 95.9-99.3) and basketball (92.8; 95%CI 90.4-95.3; p <0.01), and baseball (97.4; 95%CI 94.6-100.2) and basketball (92.8; 95%CI 90.4-95.3; p=0.02). Given the heterogeneity of injury prediction studies, a meta-analysis of these data was not possible. Three of the 13 studies reported a relationship between anterior reach asymmetry reach and injury risk, three of 10 studies for posteromedial and posterolateral reach asymmetry, and one of 13 studies reported relationship with composite reach asymmetry. CONCLUSIONS: There was moderate to high quality evidence demonstrating that the YBT-LQ is a reliable dynamic neuromuscular control test. Significant differences in sex and sport were observed. If general cut points (i.e., not population specific) are used, the YBT-LQ may not be predictive of injury. Clinical population specific requirements (e.g., age, sex, sport/activity) should be considered when interpreting YBT-LQ performance, particularly when used to identify risk factors for injury. LEVEL OF EVIDENCE: 1b.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,026
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations226
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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