Specificity of manual testing of the gluteal muscle strength in preschool children: a single-center cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Manual Muscle Testing (MMT) is a procedure used to assess the strength and function of individual muscles and muscle groups based on effective movement in relation to the forces of gravity and manual resistance.The introduction of MMT into the diagnosis of developmental age is a complex issue due to the challenge of obtaining cooperation from the child undergoing the test.While some authors have attempted to implement MMT in children, clear recommendations regarding the lower age limit have not been firmly established.Aims: This study aimed to establish the criteria for conducting MMT in healthy preschool children, identify standard protocols for test administration, and assess the potential influence of biometric parameters (such as age, gender, height, and weight) on test performance. Material and methods:A group of 111 children underwent observation and was divided into two age groups.Group I comprised children aged from the completion of the 3rd year to the beginning of the 5th year (n=47; 24 girls, 23 boys; mean age 4.06±0.42years, body weight 17.71±2.81kg, and body height 104.9±6.50 cm).Group II included children aged from the completion of the 5th year to the beginning of the 7th year (n=54; 23 girls and 31 boys; mean age 5.79±0.60years, body weight 21.6±3.68kg, and body height 116.6 ±7.59 cm).The standard MMT position was utilized for assessment. 65
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».