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Enregistrement W4224294521 · doi:10.21203/rs.3.rs-1551193/v1

Measuring shoulder proprioception: Introducing a new clinical tool - The Shoulder Proprioception Reaching Test (SPReT)

2022· preprint· en· W4224294521 sur OpenAlexafffund
Amanda L. Ager, Luc J. Hébert, Jean‐Sébastien Roy, Marianne Roos, Ann Cools

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité Laval
Mots-clésProprioceptionShouldersPhysical medicine and rehabilitationIntraclass correlationReliability (semiconductor)Physical therapyPsychologyDiscriminant validityTest (biology)MedicineSurgeryPsychometricsDevelopmental psychologyInternal consistency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Proprioception, our sense of joint awareness, is a sub-category of somatosensation, known as our “sixth sense”. It is part of our neuromuscular system, responsible for maintaining joint stability and preventing injury, particularly amongst shoulders. Proprioception is affected by injury and a decreased sense of proprioception can cause a predisposition to injury. Despite the importance of proprioception for shoulder stability, there remains no confident way to measure shoulder proprioception in a clinic. Purpose: To present a new clinical tool – The Shoulder Proprioception Reaching Test (SPReT) and to establish the discriminant validity, intra-rater and absolute reliability properties. Study Design: Cross-sectional clinical measurement study. Methods: A convenience sample of forty healthy participants was used. A single session (120 minutes) involved two bilateral evaluations of reaching movements using the SPReT, with a 30-minute rest period. Twenty participants were randomly selected to further perform a shoulder fatigue protocol of the dominant shoulder, immediately followed by a third SPReT evaluation. The SPReT involves active reaching movements in standing and with eyes closed, towards 7 targets in a star formation (active joint position sense). Discriminant validity (paired t tests), intra-rater reliability (intraclass correlation coefficients [ICC]) and absolute reliability (standard error of measurement [SEM] and minimal detectable change [MDC]) were determined. Results: The SPReT supports moderate (ICC = 0.45 – 0.71) to good (ICC = 0.77) intra-rater reliability with SEMs ranging from 1.17 to 2.63 cm and MDC90 from 2.72 to 6.12 cm for all targets. A fatigue effect was found with the superior and the superior-lateral right targets (P < .05), suggesting possible discriminant validity with the SPReT tool during elevated reaching movements.Conclusions: The superior target demonstrated the highest discriminant validity, intra-rater and absolute reliability properties and takes less than 5 minutes to evaluate. The evaluation of the superior target only may be suitable for clinical practice upon further methodological investigation for validity, reliability and responsiveness. Future research in encouraged and continues to be ongoing amongst a pathological population. Level of evidence: Level III cross-sectional study.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
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