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Enregistrement W2092043753 · doi:10.1682/jrrd.2007.10.0158

Content validity of a home-based person-environment interaction assessment tool for visually impaired adults

2008· article· en· W2092043753 sur OpenAlexaff
Mathieu Carignan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rehabilitation Research and Development · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisually impairedPsychologyApplied psychologyCompetence (human resources)Visual impairmentContent validityContext (archaeology)Activities of daily livingQualitative researchFocus groupContent analysisHuman–computer interactionComputer scienceDevelopmental psychologySocial psychologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Home-based assessments require in-depth analyses of daily living difficulties. No assessment tool that has been validated with visually impaired adult subjects has allowed such analysis. This research adapted a home-based person-environment interaction assessment tool designed for persons who are visually impaired. The Model of Competence, an explanatory model of the person-environment relationship, served as the conceptual framework. A qualitative study was conducted with professionals, visually impaired persons, and informal caregivers. Focus groups and semistructured individual interviews were used for data collection. The content and form had to be modified to adapt the assessment tool for use with visually impaired adults. This qualitative study documents the content validity of the Home Assessment of Person-Environment Interaction-Visual Version. The assessment tool will provide vision rehabilitation professionals better screens and explanations of handicap-created situations faced by visually impaired persons at home. By using a structured analysis based on a person-environment theoretical model, this new assessment tool fills a scientific and clinical gap, optimizes the evaluation process, and documents the intervention plan by providing an understanding of the home context.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
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 Opus0,244
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations11
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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