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Enregistrement W2067937226 · doi:10.1097/pep.0b013e3182750c28

The Motor Learning Strategy Instrument

2012· article· en· W2067937226 sur OpenAlexaff
Danielle Levac, Cheryl Missiuna, Laurie Wishart, Carol DeMatteo, F. Virginia Wright

Notice bibliographique

RevuePediatric Physical Therapy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensCanadian Foundation for Healthcare ImprovementHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInter-rater reliabilityGeneralizability theoryPsychological interventionReliability (semiconductor)PsychologyPhysical therapyIntervention (counseling)Physical medicine and rehabilitationMedicineRating scaleDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate and compare the interrater reliability of the Motor Learning Strategy Rating Instrument (MLSRI) within usual and virtual reality (VR) interventions for children with acquired brain injury. METHODS: Two intervention sessions for each of 11 children (total, 22) were videotaped; sessions were provided by 4 physical therapists. Videotapes were divided into usual and VR components and rated by 2 observers using the MLSRI. A generalizability theory approach was used to determine interrater reliability for each intervention. RESULTS: Interrater reliability for usual interventions was high for the MLSRI total score (g-coefficient, 0.81), whereas it was low for the VR total score (g-coefficient, 0.28); MLSRI category g-coefficients varied from 0.35 to 0.65 for usual and from 0.17 to 0.72 for VR interventions. CONCLUSION: Adequate reliability was achieved within ratings of usual interventions; however, challenges related to MLSRI use to rate VR-based interventions require further evaluation.

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)0,000
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 enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations12
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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