Precision and content range of a parent‐reported item bank assessing lower extremity and mobility skills in children with cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this study was to determine the psychometric properties, content range, and measurement precision of a lower extremity physical functioning and mobility skills item bank (LE85) in children with cerebral palsy (CP). METHOD: Lower extremity functioning and mobility skill items were administered to 308 parents of children (169 males, 139 females; mean age 10y 8mo, SD 4y) with spastic CP (145 diplegia, 73 hemiplegia, 89 quadriplegia; [for one person type of CP was unknown]) classified using the Gross Motor Function Classification System (75 level I, 91 level II, 79 level III, 37 level IV, 26 level V). Additional legacy measures were administered to assess concurrent validity. Psychometric characteristics, differential item functioning, content range, and score precision were examined. RESULTS: The LE85 had acceptable psychometric properties. Content range matched the ability range of the sample population and exceeded legacy measures with minimal differential item functioning. The LE85 had good correlation with the Paediatric Outcomes Data Collection Instrument, Functional Independence Measure for Children, Gillette Functional Assessment Questionnaire, and Paediatric Quality of Life Inventory-CP module (range r=0.63-0.86). Precision of the LE85 and 10-item simulated computer adaptive test scores outperformed legacy measures. INTERPRETATION: The LE85 appears to be suitable to administer as a computer adaptive test to measure lower extremity physical functioning and mobility in children with CP.
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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 | 0,011 | 0,048 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».