The Ziegler Test Is Reliable and Valid for Measuring Freezing of Gait in People With Parkinson Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine interrater and test-retest reliability of the Ziegler test to measure freezing of gait (FOG) severity in people with Parkinson disease. Secondary aims were to evaluate test validity and explore Ziegler test duration as a proxy FOG severity measure. METHODS: Physical therapists watched 36 videos of people with Parkinson disease and FOG perform the Ziegler test and rated FOG severity using the rating scale in real time. Two researchers rated 12 additional videos and repeated the ratings at least 1 week later. Interrater and test-retest reliability were calculated using intraclass correlation coefficients (ICCs). Bland-Altman plots were used to visualize agreement between the researchers for test-retest reliability. Correlations between the Ziegler scores, Ziegler test duration, and percentage of time frozen (based on video annotations) were determined using Pearson r. RESULTS: Twenty-four physical therapists participated. Overall, the Ziegler test showed good interrater (ICC2,1 = 0.80; 95% CI = 0.65-0.92) and excellent test-retest (ICC3,1 = 0.91; 95% CI = 0.82-0.96) reliability when used to measure FOG. It was also a valid measure, with a high correlation (r = 0.72) between the scores and percentage of time frozen. Ziegler test duration was moderately correlated (r = 0.67) with percentage of time frozen and may be considered a proxy FOG severity measure. CONCLUSION: The Ziegler test is a reliable and valid tool to measure FOG when used by physical therapists in real time. Ziegler test duration may be used as a proxy for measuring FOG severity. IMPACT: Despite FOG being a significant contributor to falls and poor mobility in people with Parkinson disease, current tools to assess FOG are either not suitably responsive or too resource intensive for use in clinical settings. The Ziegler test is a reliable and valid measure of FOG, suitable for clinical use, and may be used by physical therapists regardless of their level of clinical experience.
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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».