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Enregistrement W4414866748 · doi:10.1016/j.clinbiomech.2025.106678

Variability and reproducibility of gait parameters in youth with cerebral palsy: Feasibility for multicenter motion analysis studies

2025· article· en· W4414866748 sur OpenAlexaff
Louis‐Nicolas Veilleux, Robert J. Courter, Jing Feng, Spencer Warshauer, Nancy Descôteaux, Ross S. Chafetz

Notice bibliographique

RevueClinical Biomechanics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensShriners Hospitals for Children - Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproducibilityGait analysisGaitMotion analysisMotion (physics)Multicenter study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Demonstrating instrumented gait analysis inter-evaluator reproducibility is essential to perform proper multicenter studies. Studies have evaluated inter-evaluator reproducibility but often were limited to highly experienced evaluators or assessed in healthy individuals only. The current study aimed at determining if introducing variability through evaluators with various years of gait analysis experience would lead to acceptable levels of reproducibility? METHODS: Three adolescent and one young adult with cerebral palsy were each evaluated by four out of ten evaluators with various years of marker-based gait analysis experience. Gait analysis was performed on a 10-m walkway at patients' preferred speed. The intraclass correlation coefficient (ICC), and the intrinsic (inter-trial) and extrinsic (inter-evaluator) variability of gait parameters were computed. FINDINGS: Ten evaluators from nine different motion analysis centers (average of 8.4 ± 10.4 years of gait analysis experience; min: 1 year; max: 33 years) participated in the study. For most joints, good to excellent (0.75 to 1 ICCs) reproducibility was reported. Error analysis revealed that the main source of variability was associated with evaluators and not patients' gait. Regression analysis showed that years of experience in a motion analysis center was not a significant predictor of mean inter-evaluator deviation (β= -0.002 ± 0.006; p = 0.659) or of its standard deviation (β= -0.002 ± 0.004; p = 0.650). INTERPRETATION: The result of the current project suggests that one year of marker-based gait analysis experience and reviewing of a procedure video prior to engaging in a study is sufficient to generate quality data.

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,296 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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