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Enregistrement W4390118605 · doi:10.5114/phr.2023.133721

Specificity of manual testing of the gluteal muscle strength in preschool children: a single-center cross-sectional study

2023· article· en· W4390118605 sur OpenAlexaboutno aff
Anna Gogola, Małgorzata Matyja, Rafał Gnat, Aleksandra Masłowska, Beata Kobylarczyk

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyMedicineSingle CenterPhysical therapyMuscle strengthInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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