Measuring mobility performance: experience gained in designing a mobility course
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper reviews the most common methods of measuring and scoring orientation and mobility (O and M) and the effects of visual impairment on O and M. We discuss the difficulties inherent in designing a 'real-world' course to measure O and M and we describe the course that we finally used. METHODS: Thirty-five participants in two age groups, with low vision due to a variety of disorders, took part in mobility trials on the final version of the course. Aspects of visual function were measured. RESULTS: Factor analysis indicated that mobility errors, visual detection distance and visual identification distance were grouped with measures of visual acuity, contrast sensitivity and Humphrey visual field mean deviation, while preferred walking speed and walking speed were separately grouped. Humphrey pattern standard deviation did not group with any other measure and neither did percentage preferred walking speed. This study is in agreement with other studies that visual field and contrast sensitivity, sometimes with low contrast visual acuity, were the best clinical visual predictors of mobility performance. Based on our experiences we present a number of recommendations for designing courses for assessing mobility. CONCLUSIONS: For future studies, it would behove researchers to include a range of mobility measures, until further understanding is gained about how they are interrelated and contribute information on the relationship among mobility, vision and other individual factors.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle