Development of a parent‐report computer‐adaptive test to assess physical functioning in children with cerebral palsy II: upper‐extremity skills
Notice bibliographique
Résumé
The specific aims of this study were to (1) examine the psychometric properties (unidimensionality, differential item functioning, scale coverage) of an item bank of upper-extremity skills for children and adolescents with cerebral palsy (CP); (2) evaluate a simulated computer-adaptive test (CAT) using this item bank; (3) examine the concurrent validity of the CAT with the Pediatric Outcomes Data Collection Instrument (PODCI) upper-extremity core scale; and (4) determine the discriminant validity of the simulated CAT with Manual Ability Classification System (MACS) levels and CP type (i.e. diplegia, hemiplegia, or quadriplegia). Parents (n=180) of children and adolescents with CP (spastic diplegia 49%, hemiplegia 22%, or quadriplegia 28%) consisting of 102 males and 78 females with a mean age of 10 years 6 months (SD 4y 1mo, range 2-21y), and MACS levels I through V participated in calibration of an item pool and completed the PODCI. Confirmatory factor analyses supported a unidimensional model using 49 of the 53 upper-extremity items. Simulated CATs of 5, 10, and 15 items demonstrated excellent accuracy (intraclass correlation coefficient [ICCs] >0.93) with the full item bank, had high correlations with the PODCI upper-extremity core scale score (ICC 0.79), and discriminated among MACS levels. The simulated CATs demonstrated excellent overall content coverage over a wide age span and severity of upper-extremity involvement. The future development and refinement of CATs for parent report of physical function in children and adolescents with CP is supported by our work.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».