The Validity and Reliability of Two Commercially Available Load Sensors for Clinical Strength Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Handheld dynamometers are common tools for assessing/monitoring muscular strength and endurance. Health/fitness Bluetooth load sensors may provide a cost-effective alternative; however, research is needed to evaluate the validity and reliability of such devices. This study assessed the validity and reliability of two commercially available Bluetooth load sensors (Activ5 by Activbody and Progressor by Tindeq). Methods: Four tests were conducted on each device: stepped loading, stress relaxation, simulated exercise, and hysteresis. Each test type was repeated three times using the Instron ElectroPuls mechanical testing device (a gold-standard system). Test–retest reliability was assessed through intraclass correlations. Agreement with the gold standard was assessed with Pearson’s correlation, interclass correlation, and Lin’s concordance correlation. Results: The Activ5 and Progressor had excellent test–retest reliability across all four tests (ICC(3,1) ≥ 0.999, all p ≤ 0.001). Agreement with the gold standard was excellent for both the Activ5 (ρ ≥ 0.998, ICC(3,1) ≥ 0.971, ρc ≥ 0.971, all p’s ≤ 0.001) and Progressor (ρ ≥ 0.999, ICC(3,1) ≥ 0.999, ρc ≥ 0.999, all p’s ≤ 0.001). Measurement error increased for both devices as applied load increased. Conclusion: Excellent test–retest reliability was found, suggesting that both devices can be used in a clinical setting to measure patient progress over time; however, the Activ5 consistently had poorer agreement with the gold standard (particularly at higher loads).
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 | 0,020 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».