The Reproducibility and Convergent Validity of the Walking Index for Spinal Cord Injury (WISCI) in Chronic Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Walking Index for Spinal Cord Injury II (WISCI II) is a hierarchical scale that measures improvements in walking following spinal cord injury (SCI). The WISCI II has good face validity, concurrent validity, and reliability following acute SCI; however, psychometric properties need to be determined for chronic SCI. Because prior studies have demonstrated a relationship between lower-extremity motor scores (LEMS) and walking, outcome measures for walking should demonstrate a linkage between the underlying impairment (weakness) and walking-convergent validity. OBJECTIVE: To determine convergent validity and reproducibility of the WISCI II. METHODS: Self-selected and maximum WISCI levels were assessed for 76 patients with chronic SCI (34 paraplegia, 42 tetraplegia); 10-m walking speeds were calculated. Convergent validity was assessed by correlating WISCI II levels to LEMS and walking speed. Reproducibility was assessed with the intraclass correlation coefficient (ICC) and the smallest real difference (SRD). RESULTS: Convergent validity of the self-selected and maximum WISCI II with LEMS was moderate for paraplegia (ρ = 0.479 and ρ = 0.533) and strong for tetraplegia (ρ = 0.852 and ρ = 0.816). Tetraplegia, but not paraplegia, demonstrated convergent validity of walking speed at the self-selected and maximum WISCI levels with LEMS (ρ = 0.752 and ρ = 0.813). WISCI reproducibility was excellent (self-selected ICC = 0.994; maximum ICC = 0.995), resulting in SRDs of 0.785 (self-selected) and 0.597 (maximum), suggesting that a change of one WISCI level can be interpreted as real in a chronic patient. CONCLUSIONS: Results suggest that the WISCI II should be a very useful outcome measure for detecting changes in walking function following chronic SCI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».