Intrarater Reliability and Analysis of Learning Effects in the Y Balance Test
Notice bibliographique
Résumé
While the general reliability of the Y balance test has been previously found to be excellent, earlier reviews highlighted a need for a more consistent methodology between studies. The purpose of this test-retest intrarater reliability study was to assess the intrarater reliability of the YBT using different methodologies regarding normalisation for leg length, number of repetitions, and score calculation. Sixteen healthy adult novice recreational runners aged 18-55 years, both women and men, were reviewed in a laboratory environment. Mean calculated scores, intraclass correlation coefficient, standard error of measurement, and minimal detectable change were calculated and analysed between different leg length normalisation and score calculation methods. The number of repetitions needed to reach a plateauing of results was analysed from the mean proportion of maximal reach per successful repetition. The intrarater reliability of the YBT was found to be good to excellent, and it was not affected by the method of score calculation or leg length measurement. The test results plateaued after the sixth successful repetition. Based on this study, it is suggested to use anterior superior iliac spine-medial malleolus length for leg length normalisation because this method was proposed in the original YBT protocol. At least seven successful repetitions should be performed to reach a result plateau. The average of the best three repetitions should be used to mitigate possible outliers and account for the learning effects seen in this study.
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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 | 0,050 | 0,087 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».