Reliability of the Conversational Interaction Coding Form When Applied to Natural Conversation of Individuals With Aphasia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Development of valid and reliable outcome tools to document social approaches to aphasia therapy and to determine best practice is imperative. The aim of this study is to determine whether the Conversational Interaction Coding Form (CICF; Pimentel & Algeo, 2009) can be applied reliably to the natural conversation of individuals with aphasia in a group setting. Method: Eleven graduate students participated in this study. During a 90-minute training session, participants reviewed and practiced coding with the CICF. Then participants independently completed the CICF using video recordings of individuals with non-fluent and fluent aphasia participating in an aphasia group. Interobserver reliability was computed using matrices representative of the point-to-point agreement or disagreement between each participant's coding and the authors' coding for each measure. Interobserver reliability was defined as 80% or better agreement for each measure. Results: On the whole, the CICF was not applied reliably to the natural conversation of individuals with aphasia in a group setting. Conclusion: In an extensive review of the turns that had high disagreement across participants, the poor reliability was attributed to inadequate rules and definitions and inexperienced coders. Further research is needed to improve the reliability of this potentially useful clinical tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,063 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».