Factor Structure and Internal Validity of the Functional Movement Screen in Adults
Notice bibliographique
Résumé
The factor structure and internal consistency of the Functional Movement Screen (FMS) have not been examined in a general healthcare population. Replicating the factor structure of the FMS is important because it illustrates the interdependence between each of the subtests, enabling the strength and conditioning professional to better interpret and act on an individual's FMS score. Anthropometric data and FMS scores were collected from 1,113 clients of a multidisciplinary healthcare clinic in Vancouver, BC The mean (SD) ages were 53.4 (11.1) for men (n = 656) and 49.3 (12.3) for women (n = 457). The mean FMS Summary Score was 13.7 (2.9) and was significantly negatively correlated with both age (r = -0.25; p < 0.001) and body mass index (r = -0.37; p < 0.001). The internal consistency of the FMS scale, which was assessed with both ordinal and Cronbach's alpha, was 0.73 and 0.64, respectively. Polychoric correlations between individual movements ranged from 0.03 to 0.59. Exploratory and confirmatory factor analyses (CFA) revealed that the FMS showed 2 main factors, a basic movement factor (shoulder mobility and active straight leg raise) and a complex movement factor (squat, hurdle step, inline lunge, and the trunk stability push-up). Rotary stability loaded onto both factors in the CFA, and its exclusion from the model had little effect. The findings of this study broadly replicated the intended factor structure of the FMS, as the individual movements aligned well with the intended factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».