Psychometric properties of volitional tests used to measure respiratory muscle strength and endurance: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: It is essential that diagnostic tests for evaluating respiratory muscles have proven reliability and validity. This study aims to synthesize studies that evaluated the psychometric properties of volitional tests used to measure respiratory muscle strength and endurance. Methods: A systematic literature search was conducted in MEDLINE/PubMed, LILACS, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Scopus and SciELO. Primary studies that evaluated the reliability and validity of volitional tests to measure respiratory muscle strength and endurance were included. The quality of the included studies was assessed using the Critical Appraisal Tool (CAT). Results: Twenty-eight studies were included in this review, describing the psychometric properties of eight different approaches to measuring respiratory muscle strength and endurance. Respiratory muscle strength and endurance were assessed using static maximal inspiratory pressure, static maximal expiratory pressure, dynamic maximal inspiratory pressure, sustained maximal inspiratory pressure, nasal inspiratory pressure, manual respiratory muscle measurements, and maximal incremental inspiratory muscle performance. Overall, the studies included were of good methodological quality. Data related to validity and reliability showed excellent results for the maximum inspiratory pressure and maximum expiratory pressure, with maximum ICC values of 0.979 (CI 0.947-0.991) and 0.989 (CI 0.022-0.001), respectively. Other tests evaluated did not present high reliability and validity. Conclusion: This review concluded that volitional tests vary in reliability for measures of respiratory muscle strength and endurance. The more traditional ones, such as maximum inspiratory pressure and maximum expiratory pressure, presented higher validity and reliability values compared to the other tests.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».