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Enregistrement W2020695212 · doi:10.1080/09638280600638398

Reliability and construct validity of the client-centred rehabilitation questionnaire

2006· article· en· W2020695212 sur OpenAlexaff
Cheryl Cott, Gary Teare, Katherine S. McGilton, Sydney Lineker

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity Health NetworkArthritis SocietyToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationConstruct validityReliability (semiconductor)Discriminative modelConstruct (python library)PsychologyApplied psychologyFocus groupPsychometricsPerspective (graphical)Test (biology)Content validityClinical psychologyPhysical therapyMedicineComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: A key component in assessing the performance of rehabilitation services is the client's perspective. The purpose of this paper is to report on the development of a publicly available measure of client-centred rehabilitation (CCRQ) that can be used for discriminative and evaluative purposes. METHOD: Mixed qualitatative and quantitative methods were used. Phase 1: Identification of seven domains of client-centred rehabilitation based on a literature review, focus groups with clients, and review by content experts. Phase 2: Item generation for the seven conceptually derived subscales and cognitive interviews with inpatient rehabilitation patients. Phase 3: Psychometric testing for internal reliability, test-retest reliability and discriminative construct validity using data from a mailed, self-administered survey to 1,568 patients discharged from two large inpatient rehabilitation facilities. RESULTS: The seven conceptually derived subscales all have strong internal (0.72 - 0.87) and test-retest reliability (0.74 - 0.85). Discriminative construct validity is demonstrated by the ability of subscales to identify significant differences between programs within two rehabilitation facilities. CONCLUSIONS: The results for the reliability and validity of this measure support its value for use in clinical and quality improvement work as well as research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,005
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · 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.

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

Citations61
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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