A Descriptive Review on the Evaluation and Interpretation of the Y-Balance Test Lower Quarter (YBT-LQ)
Bibliographic record
Abstract
하지 Y-균형 검사(Y-Balance Test Lower Quarter, YBT-LQ)의 신뢰도와 타당도에 관한 연구가 이루어지고, 기능적 움직임에 대한 평가, 손상 예측, 훈련 효과 등에 대한 보고도 많이 이루어졌으나, YBT-LQ의 결과 해석은 훈련이나 평가도구로서만 제시되고 있다. 이에 이 연구는 YBT-LQ의 기능적 측면, 손상 예측 수준 및 결과 해석에 영향을 주는 요인을 알아보고, YBT-LQ 검사를 적절하고 유용하게 사용할 수 있도록 제시하고자 실시되었다. 논문의 검토를 위해 EMbase, Pubmed, Web of Science 및 Medline의 데이터베이스를 사용하여 선행논문을 검색하였다. 중복, 전문이 검색되지 않거나 주제와 다른 내용의 논문을 제외하고 최종 68편의 논문을 고찰한 결과는 다음과 같다. 별 모양 균형 검사(Star Excursion Balance Test, SEBT)와 YBT-LQ는 자세 제어, 근력, 운동 범위 및 고유 감각 능력을 시험하도록 설계되었고, 코어 안정성 및 신경근 조절과 관련성이 있으며, 신경근 조절 능력 향상을 위한 훈련 프로그램으로 사용되기도 한다. 또한, 부상 예측에 활용될 수 있으며, 왼쪽·오른쪽의 차이가 4cm 이상인 경우 및 복합점수가 94% 이하일 경우에는 스포츠 활동 중 비접촉 손상을 입을 위험이 높아지는 것으로 보고된다. YBT-LQ의 결과는 성별에 따라 차이를 나타내며, 이는 하지관절의 역학적 구조 및 움직임 패턴의 차이에 기인한다. 또한, 스포츠 참여 종목의 특성과 체형도 YBT-LQ의 결과에 영향을 줄 수 있으므로, 이러한 부분들을 고려하면서 선수들에게 적용 및 활용해야 한다.
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 | 0.009 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".