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Enregistrement W1922051458 · doi:10.1589/jpts.27.1291

Test-retest reliability of the Quebec user evaluation of satisfaction with assistive technology 2.0-Korean version for individuals with spinal cord injury

2015· article· en· W1922051458 sur OpenAlexaboutno aff
Wonjeong Hwang, Sujin Hwang, Yijung Chung

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Therapy Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTest (biology)Spinal cord injuryReliability (semiconductor)Physical medicine and rehabilitationPhysical therapySpinal cordPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[Purpose] The study purpose was to investigate the test-retest reliability of the Quebec User Evaluation of Satisfaction with assistive Technology 2.0-Korean version (QUEST-K) for individuals with traumatic spinal cord injury. [Subjects and Methods] Seventy participants with spinal cord injury were enrolled in this study. The participants were assessed using the QUEST-K in two sessions conducted 3 days apart. This study also utilized the spinal cord independence measure III and modified Barthel index for determining their validity concurrently with the QUEST-K. [Results] The test-retest reliability (intraclass correlation coefficient 0.855) of the QUEST-K was high, indicating a good agreement. The results of the QUEST-K testing were not substantially positively correlated with those of the spinal cord independence measure III (r = -0.075) and Modified Barthel Index (r=-0.138). [Conclusion] The test-retest reliability of the QUEST-K was high in individuals with spinal cord injury. The QUEST-K could be a reliable measure for evaluating the satisfaction with assistive technology during functional performance in patients with spinal cord injury. The ability of the QUEST-K to detect actual changes is acceptable for research and clinical settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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