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Enregistrement W4312160046 · doi:10.1016/j.cnp.2022.12.001

Investigating the intra-session reliability of short and long latency afferent inhibition

2022· article· en· W4312160046 sur OpenAlex
Ravjot S. Rehsi, Karishma R. Ramdeo, Stevie D. Foglia, Claudia V. Turco, Faith C. Adams, Stephen L. Toepp, Aimee J. Nelson

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueClinical Neurophysiology Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésReliability (semiconductor)Latency (audio)AfferentStatisticsMedicinePhysical medicine and rehabilitationComputer scienceMathematicsInternal medicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To establish the intrasession relative and absolute reliability of Short (SAI) and Long-Latency Afferent Inhibition (LAI). These findings will allow us to guide future explorations of changes to these measures. Methods: 31 healthy individuals (21.06 ± 2.85 years) had SAI and LAI obtained thrice at 30-minute intervals in one session. To identify the minimum number of trials required to reliably elicit SAI and LAI, relative reliability was assessed at running intervals of 5 trials. Results: SAI had moderate-high, and LAI had high-excellent relative reliability. Both SAI and LAI had high amounts of measurement error. LAI had high relative reliability when only 5 frames of data were included, whereas SAI required ∼20-30 frames of data for the same. For both SAI and LAI, individual smallest detectable change was large but was reduced at the group level. Conclusions: SAI and LAI can be used for both diagnostic purposes and to assess group level change but have limited utility in assessing within-individual changes. Significance: These results can be used to inform future work regarding the utility of SAI and LAI, particularly in terms of their ability to identify particularly high or low values of afferent inhibition.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,309 · 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