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Enregistrement W4402722764 · doi:10.1186/s12984-024-01438-2

Reliability and usability of a novel inertial sensor-based system to test craniocervical flexion movement control

2024· article· en· W4402722764 sur OpenAlexaff
Elena Bocos-Corredor, Filippo Moggioli, Tomás Pérez-Fernández, Susan Armijo‐Olivo, Sonia Liébana, Aitor Martín‐Pintado‐Zugasti

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityReliability (semiconductor)Movement controlTest (biology)NeurologyMovement (music)Physical medicine and rehabilitationComputer scienceControl (management)Human–computer interactionMedicinePsychologyArtificial intelligenceNeurosciencePhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neck pain has a significant global impact, ranking as the fourth leading cause of disability. Recurrent neck pain often leads to impaired sensorimotor control, particularly in craniocervical flexion (CFF). The Craniocervical Flexion Test (CCFT) has been widely investigated to assess the performance of deep cervical flexor muscles. However, its use requires skilled assessors who need to subjectively detect compensations, progressive increases in range of motion (ROM) or excessive superficial flexor activation during the test. The aim of this study was to design and develop a novel Craniocervical Flexion Movement Control Test (CFMCT) based on inertial sensor technology and real-time computer feedback and to evaluate its safety and usability, as well as inter and intra-rater reliability in both healthy individuals and patients with neck pain. METHODS: We used inertial sensor technology associated with new software that provides real-time computer feedback to assess CCF movement control through two independent test protocols, the progressive consecutive stages protocol (including progressive incremental stages of ROM) and the random stages protocol (providing dynamic and less predictable movement patterns). We determined intra and inter-rater reliability and standard error of the measurement for both protocols. The participants rated their usability was analysed through the System Usability Scale (SUS) and possible secondary effects associated with the tests were registered. RESULTS: The progressive consecutive stages protocol and the random stages protocol were safe and easy to use (SUS scores of 82.00 ± 11.55 in the pain group and 79.56 ± 13.36 in the asymptomatic group). The progressive consecutive stages protocol demonstrated good inter-rater reliability (intraclass correlation coefficient [ICC] ≥ 0.75) and moderate to good intra-rater reliability (ICC 0.62-0.80). However, the random stages protocol exhibited lower intra-rater reliability, especially in the neck pain group, where the reliability values were poor in some cases (ICC 0.48-0.72). CONCLUSION: The CFMCT (progressive consecutive stages protocol) is a promising instrument to evaluate CCF motor control in patients with chronic neck pain. It has potential for telehealth assessment and easy adherence for exercise prescription and seems to be a safe and usable tool for patients with pain and asymptomatic individuals. Its use as a test or for exercise needs to be further investigated to facilitate its transfer to clinical practice.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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