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Enregistrement W2038510597 · doi:10.1080/0963828021000024924

A postural adaptation test for stroke patients

2003· article· en· W2038510597 sur OpenAlexafffund
Dahlia Kairy, Nicole Paquet, Joyce Fung

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesNational Science CouncilMcGill University
Mots-clésStroke (engine)Inter-rater reliabilityIntraclass correlationPhysical medicine and rehabilitationPsychologyPhysical therapyAnalysis of varianceMedicinePsychometricsRating scaleDevelopmental psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To explore the interrater reliability of the Advanced Mobility and Balance Scale (AMBS) and to determine its discriminative capacity in stroke patients. METHODS: Twelve hemiparetic patients and six healthy elderly volunteers were videotaped while: (1) executing rapid head motions during standing and walking; and (2) standing and walking on a slope. Five physical therapists viewed the videotapes to establish interrater reliability. RESULTS: Interrater reliability: Intraclass correlation ratios ranged from 0.93-0.97 for the AMBS global as well as slope and head turn subscores. Construct validity: One-way ANOVAs and post-hoc pairwise comparisons were performed to determine whether there was a difference in scores between high (HFL) and low functional-level (LFL) stroke patients (based on gait speed) and healthy subjects. Mean (+/-SD) global scores were 45 +/- 3 for healthy subjects, 40 +/- 9 for HFL stroke patients and 25 +/- 1 for LFL stroke patients (p < 0.05 for HFL versus LFL patients and LFL patients versus healthy subjects). The AMBS slope subscores were 22 +/- 2, 19 +/- 5, 9 +/- 7 for healthy, HFL and LFL subjects respectively (p < 0.05 for HFL versus LFL patients and LFL patients versus healthy subjects). CONCLUSION: The AMBS has excellent interrater reliability and good discriminative capacities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,319 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations19
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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