The length of the lower limbs, the index of length and muscularityof the lower limbs, and the results of the “Timed Up and Go” testin school-age children – a pilot study
Bibliographic record
Abstract
Wstęp Autorów zainteresowało, czy długość kończyn dolnych, wskaźnik długości kończyn dolnych i wskaźnik umięśnienia kończyn dolnych różnicuje wynik testu „Timed Up and Go” (TUG) u dzieci w wieku szkolnym. Przedstawione badanie ma charakter pilotażowy. Obecnie nie ma tabeli norm wyników testu TUG u dzieci. Cel pracy Zbadanie, czy wyniki testu TUG są zróżnicowane przez długość kończyn dolnych, wskaźniki długości i umięśnienia kończyn dolnych u dzieci w wieku szkolnym oraz czy wymienione parametry antropometryczne są zróżnicowane przez wiek i płeć. Materiał i metody Badaniami objęto grupę 31 dzieci w wieku szkolnym. Do pomiaru cech antropometrycznych: wysokości ciała, długości kończyn dolnych (wysokości symphysion, iliospinale anterior, trochanterion), największego obwodu goleni w spoczynku użyto odpowiednio antropometru i taśmy antropometrycznej. Z zebranych pomiarów obliczono wskaźniki proporcji: długości kończyn dolnych, umięśnienia kończyn dolnych. Każdy badany został poddany dwóm próbom testu TUG. Obliczono średni czas wykonania tego testu. Wyniki Nie stwierdzono statystycznie istotnych dodatnich korelacji między badanymi parametrami antropometrycznymi a wynikami testu TUG (p > 0,05). Wykazano statystycznie istotne zależności między wiekiem badanych a długością kończyn dolnych (p < 0,001). Wnioski Wynik testu TUG nie jest zróżnicowany przez badane parametry antropometryczne. Wiek różnicuje długość kończyn dolnych. Należy ustalić wartości normatywne wyników testu TUG u dzieci. Ich opracowanie ma istotne znaczenie kliniczne dla porównania sprawności fizycznej dzieci zdrowych i niepełnosprawnych.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".