Development and preliminary assessment of the measurement properties of the Seating Identification Tool (SIT)1
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To present and discuss the development and measurement properties of the Seating Identification Tool (SIT), a screening tool designed to identify the need for formal seating and wheelchair intervention among institutionalized elderly. Specifically, investigation of the inter-rater and test-retest reliability, sensitivity, specificity, the positive and negative predictive values of the SIT was conducted. DESIGN: A two-week retest design. SETTING: A long-term care facility in London, Ontario, Canada. SUBJECTS: Forty-two randomly selected residents with an average age of 83 years who had a disability and required the use of a wheelchair as their main mode of mobility. INTERVENTION: Two health care assistants from a long-term facility collected data using the SIT. One rater assessed all subjects two weeks later to evaluate test-retest reliability. Diagnostic properties (validity) were determined by having all subjects assessed by a seating therapist. MAIN MEASUREMENT: The SIT and formal evaluation by a therapist experienced in seating. RESULTS: The ICC for both test-retest and inter-rater reliability was 0.83. A cut-off score of 2 maximized the sensitivity (100%) and specificity (64% and 57% for raters 1 and 2 respectively) and the area under the receiver operating characteristics curve (0.855 and 0.862 for raters 1 and 2). The positive and negative predictive values ranged from 82 to 100%. CONCLUSION: The SIT is a quick, easy to use, reliable and valid screening tool that can be used to facilitate clinical referral for formal intervention. Other potential uses include population-based surveys to estimate the need for including seating intervention in strategic planning for the institutionalized elderly.
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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 | 0,061 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».