Development and content validation of the Wheelchair Use Confidence Scale: a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Confidence in one's ability to perform a given task can be a stronger predictor of performance than skill itself. There are currently no measures to assess confidence with manual wheelchair use. The objective of this study was to develop and assess the content validity of the Wheelchair Use Confidence Scale (WheelCon-M). METHOD: A two-phase mixed-methods design was used. Semi-structured interviews were conducted to generate items, followed by a Delphi survey for item selection. Persons who use a wheelchair, health care professionals, and researchers participated in both phases of the study. RESULTS: An 84-item WheelCon-M was developed based on the qualitative data. After the Delphi survey, a final 62-item WheelCon-M was composed of the following six areas (number of items per area): Negotiating the Physical Environment (33 items), Activities Performed using a Manual Wheelchair (11 items), Knowledge and Problem Solving (6 items), Advocacy (4 items), Managing Social Situations (5 items) and Managing Emotions (3 items). CONCLUSION: This article reports the development and content validation of the WheelCon-M. As a scale to measure confidence with wheelchair use was not available prior to this work, clinicians now have a method of identifying individuals who have low confidence with wheelchair use.
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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 | 0,062 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».