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Enregistrement W4414850346 · doi:10.1080/1091367x.2025.2567370

Measurement Properties and Muscular Demands of a Pneumatic Pain Meter: A Laboratory-Controlled Study

2025· article· en· W4414850346 sur OpenAlexafffund
Allyson Summers, Ann McGrath, Mona Frey, Arnold Yu Lok Wong, Diana De Carvalho

Notice bibliographique

RevueMeasurement in Physical Education and Exercise Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectromyographyPhysical strengthWork (physics)Reliability (semiconductor)Biomechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We determined muscular demand, within-day instrument reliability, and criterion-concurrent validity of a pneumatic pain meter device. Fifty healthy adults (22 males, 28 females; age 23 ± 6 years) completed 30 block-randomized trials meeting target levels between 10 and 100 with concurrent measures of electromyography. Experimental pain was induced over the low back and pain ratings were taken on the device as well as a 100 mm visual analog scale before induction and at 10, 20 and 30 min. Electromyography levels significantly increased from target levels 0 to 100 (p < .001), and no significant fatigue, identified as a shift in median power frequency, was identified (p = .095). Within-day reliability was excellent: ICC3,1 = 0.998 (95% confidence interval 0.997–0.998). A Bland-Altman analysis showed that 95% of the differences between the pain meter and visual analog scale fall within limits of agreement of +13.27 and −18.62. Future work should confirm measurement metrics in special populations and extended periods of time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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