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Enregistrement W2013494612 · doi:10.1249/01.mss.0000170127.54394.eb

Development and Evaluation of an Activity Measure for People with Spinal Cord Injury

2005· article· en· W2013494612 sur OpenAlexaff
Kathleen A. Martin Ginis, Amy E. Latimer‐Cheung, Audrey L. Hicks, B. Catharine Craven

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal cord injuryConvergent validityReliability (semiconductor)Content validityIntraclass correlationPsychologyPhysical activityPhysical therapyValidityPsychometricsClinical psychologyMedicineSpinal cordPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To develop and conduct a preliminary assessment of the content validity, test-retest reliability, and convergent validity of the Physical Activity Recall Assessment for People with Spinal Cord Injury (PARA-SCI), a new physical activity measure for people with SCI. METHODS: The scale format, interview guidelines, and activity intensity classification system were developed and content validated using qualitative and quantitative methodologies in multiple samples of people with SCI and their caregivers. Test-retest reliability (1-wk interval) was examined by administering the PARA-SCI via telephone to 102 men and women with SCI. Convergent validity was examined by assessing relationships between PARA-SCI scores and activity levels as determined by indirect calorimetry (N = 14). RESULTS: In the reliability study, intraclass correlations ranged from 0.45 to 0.91 for the various PARA-SCI activity categories and intensities. In the validity study, correlations between PARA-SCI scores and indirect calorimetry estimates of activity ranged from 0.27 to 0.88. CONCLUSIONS: The PARA-SCI shows promise as a measure of physical activity for people with SCI. Further validation research is encouraged using broader samples and alternative validation techniques.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, 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

Citations153
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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