ONE-WEEK RELIABILITY OF JUMP TESTS USING AN INSOLE-EMBEDDED IMU
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Inertial measurement units (IMUs) have become valuable in biomechanical research and in the clinic because of their ability to measure movements in the field. Jump tests are often used to assess lower extremity power capacity, muscle strength, speed, and performance. However, the reliability of insole-embedded IMUs for jump tests has not been examined. We aimed to test the reliability of IMUs for the most common jump tests performed in clinical and on-field assessments. METHODS: Eight healthy participants were fitted with two insole-embedded IMUs and standardized footwear in a lab setting. Jump tests included: single-leg jumps for distance (SLJ-D), height (SLJ-H), and reactive strength index (SLJ-RSI); consecutive countermovement jump (CCMJ); and cyclic jump (Cyc-J). Outcomes included: RSI, average jump height (AJH), maximum jump height (MJH), and maximum jump distance (MJD). Participants repeated the jumps over two test sessions separated by 7 days. Intraclass correlation coefficient (ICC), standard error of measurement (SEM), and minimum detectable change (MDC) were used to analyze the reliability of each outcome for the five jump tests. ICC was categorised as: poor (<0.5), moderate (0.5 ≤ 0.7), high (0.7 ≤ 0.9) and excellent (>0.9). RESULTS: Seven participants (3 females, 4 males) were included in the analysis. One participant was excluded based on improper completion of the jump protocol. We found that all outcomes from the five jump movements presented high (ICC > 0.7) or excellent (ICC > 0. 9) reliability (Table 1). CONCLUSION: The insole-embedded IMUs presented high and excellent reliability in the most common jump tests. Clinicians can use the MDC values presented to assess for true change between testing sessions. These findings support the use of insole-embedded IMUs as a tool to monitor jump performance and evaluate the risk of lower extremity injuries in the field. Table 1. Biomechanical outcomes of five common jump tests (n = 7) - Jump Test Outcome Mean ± SD Pooled SD ICC SEM MDC Limb Session 1 Session 2 SLJ-RSI RSI L 0.95 ± 0.25 0.93 ± 0.23 0.070 0.969* 0.012 0.034 R 0.97 ± 0.23 0.93 ± 0.20 0.063 0.852 0.024 0.068 RSI-AJH (cm) L 8.87 ± 4.26 7.91 ± 3.76 1.159 0.943* 0.277 0.767 R 9.38 ± 4.29 8.54 ± 3.98 1.195 0.927* 0.323 0.895 RSI-MJH (cm) L 10.76 ± 4.17 9.47 ± 3.90 1.165 0.909* 0.351 0.974 R 11.21 ± 4.19 10.05 ± 4.44 1.247 0.914* 0.366 1.014 SLJ-D MJD (m) L 1.54 ± 0.23 1.61 ± 0.22 0.065 0.825 0.027 0.076 R 1.52 ± 0.22 1.60 ± 0.24 0.066 0.922* 0.018 0.051 SLJ-H H-MJH (cm) L 16.59 ± 4.39 16.44 ± 4.36 1.263 0.928* 0.339 0.939 R 16.8 ± 3.10 16.96 ± 3.21 0.910 0.934* 0.234 0.648 CCMJ RSI 1.39 ± 0.56 1.41 ± 0.52 0.156 0.870 0.056 0.156 AJH (cm) 27.06 ± 8.21 26.28 ± 8.11 2.355 0.982* 0.316 0.876 MJH (cm) 29.95 + 8.53 28.57 + 8.33 2.430 0.934* 0.624 1.730 Cyc-J RSI 1.78 ± 0.46 1.82 ± 0.35 0.118 0.813 0.051 0.141 AJH (cm) 15.85 ± 6.59 14.89 ± 6.65 1.911 0.970* 0.331 0.917 MJH (cm) 19.67 ± 8.06 18.16 ± 7.27 2.216 0.913* 0.654 1.812 L = Left limb; R = Right limb; cm = centimeter; m = meter * = excellent (ICC > 0.9).
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».