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Enregistrement W2126178160 · doi:10.1186/1477-7525-7-93

Comparing the content of participation instruments using the International Classification of Functioning, Disability and Health

2009· article· en· W2126178160 sur OpenAlexaff
Vanessa K. Noonan, Jacek A. Kopec, Luc Noreau, Joel Singer, Anna Chan, Louise C. Mâsse, Marcel F. Dvorak

Notice bibliographique

RevueHealth and Quality of Life Outcomes · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationArthritis Research Centre of CanadaHIV Legal NetworkUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational Classification of Functioning, Disability and HealthOperationalizationPsychologyContext (archaeology)Content validitySocial engagementApplied psychologyScale (ratio)Content analysisQuality of life (healthcare)RehabilitationMedical educationPsychometricsClinical psychologyMedicineSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The concept of participation is recognized as an important rehabilitation outcome and instruments have been developed to measure participation using the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF). To date, few studies have examined the content of these instruments to determine how participation has been operationalized. The purpose of this study was to compare the content of participation instruments using the ICF classification. METHODS: A systematic literature search was conducted to identify instruments that assess participation according to the ICF. Instruments were considered to assess participation and were included if the domains contain content from a minimum of three ICF chapters ranging from Chapter 3 Communication to Chapter 9 Community, social and civic life in the activities and participation component. The instrument content was examined by first identifying the meaningful concepts in each question and then linking these concepts to ICF categories. The content analysis included reporting the 1) ICF chapters (domains) covered in the activities and participation component, 2) relevance of the meaningful concepts to the activities and participation component and 3) context in which the activities and participation component categories are evaluated. RESULTS: Eight instruments were included: Impact on Participation and Autonomy, Keele Assessment of Participation, Participation Survey/Mobility, Participation Measure-Post Acute Care, Participation Objective Participation Subjective, Participation Scale (P-Scale), Rating of Perceived Participation and World Health Organization Disability Assessment Schedule II (WHODAS II). 1351 meaningful concepts were identified in the eight instruments. There are differences among the instruments regarding how participation is operationalized. All the instruments cover six to eight of the nine chapters in the activities and participation component. The P-Scale and WHODAS II have questions which do not contain any meaningful concepts related to the activities and participation component. Differences were also observed in how other ICF components (body functions, environmental factors) and health are operationalized in the instruments. CONCLUSION: Linking the meaningful concepts in the participation instruments to the ICF classification provided an objective and comprehensive method for analyzing the content. The content analysis revealed differences in how the concept of participation is operationalized and these differences should be considered when selecting an instrument.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,424
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,036 · 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

Citations99
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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