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Enregistrement W4210783579 · doi:10.1139/facets-2021-0111

Lower extremity muscle strength reference values for young Saudi male adults aged 21 to 23 years and their correlation with anthropometric parameters and balance

2022· article· en· W4210783579 sur OpenAlexvenueno aff
Jaya Shanker Tedla, Devika Rani Sangadala, Ravi Shankar Reddy, Kumar Gular, Venkata Nagaraj Kakaraparthi, Paul Silvian Samuel

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Khalid University
Mots-clésAnthropometryBalance (ability)Muscle strengthAnkleBody mass indexMedicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyReference valuesPopulationAnatomyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Normative reference values for muscle strength are needed for muscle strength assessment and estimation of prognosis in lower extremity related neuromuscular disorders, as muscle strength influenced by anthropometric parameters and muscle strength itself affects balance. Normative reference values for muscle strength in the Saudi Arabian population is lacking in the literature. Hence, the current study aimed to establish normative reference values for lower extremity muscle strength and to correlate these values with anthropometric parameters and balance. Lower extremity muscle strength and balance were assessed by baseline hand-held dynamometer and by forward, lateral, and oblique direction reach tests in 421 young male adults between 21 and 23 years of age. The mean and standard deviation of lower extremity strength ranged from 43.83 ± 16.92 lb to 62.07 ± 10.74 lb. Body weight, body mass index, and oblique and lateral reach distances were correlated with some knee and ankle muscle strength values. Body weight, body mass index, and balance showed significant effect on lower extremity muscle strength. Furthermore, decreased muscle strength may impair balance; the current clinical practice should evaluate body weight, body mass index, and muscle strength during the assessment process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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