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Enregistrement W4362698606 · doi:10.3390/mps6020041

Intrarater Reliability and Analysis of Learning Effects in the Y Balance Test

2023· article· en· W4362698606 sur OpenAlexaff
Olli Kattilakoski, Noora Kauranen, Mari Leppänen, Pekka Kannus, Kati Pasanen, Tommi Vasankari, Jari Parkkari

Notice bibliographique

RevueMethods and Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntra-rater reliabilityTest (biology)Reliability (semiconductor)Reliability engineeringBalance (ability)PsychologyBalance testComputer scienceEngineeringDevelopmental psychologyRating scaleGeologyPhysicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
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 enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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