Measurement Repeatability and Reproducibility of Virtual Goniometry of a Set of Acquired Images in Youths with Arthrogryposis Multiplex Congenita.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the intra-rater repeatability and the inter-rater reproducibility of using a virtual goniometer to measure upper and lower extremity joint range of motion (ROM) in youths with arthrogryposis multiplex congenita (AMC). METHODS: Youths presenting with AMC aged 8 to 21 years old were recruited. ROM of the upper and lower limbs were assessed remotely during a teleassessment on a video-conferencing platform. Screen captures were taken and ROM were measured by two raters, two-weeks apart, using a virtual goniometer. Intraclass correlation coefficient (ICC) and associated 95% confidence interval (CI) were calculated to assess intra-and inter-rater repeatability and reproducibility. RESULTS: Nine participants were included with a median age of 15.9 years (range: 11.3 to 20.8 years). The overall intra-rater ICC was 0.997 (95% CI:0.996 to 0.997) for the first rater and 0.993 (95% CI:0.992 to 0.994) for the second rater. The inter-rater ICC ranged from 0.410 (95% CI:-0.392; 0.753) for forearm pronation to 0.998 (95% CI:0.996; 0.999) for elbow flexion. CONCLUSIONS: Results of the current study suggest that virtual goniometry is reproducible and repeatable for the ROM of most joints. Future studies should evaluate procedural reliability and validity of the proposed method for youth with complex conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».