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Enregistrement W2128507911 · doi:10.1123/apaq.17.1.95

Interrater Reliability of the Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency–Long Form

2000· article· en· W2128507911 sur OpenAlexaff
Brenda N. Wilson, Bonnie J. Kaplan, Susan Crawford, Deborah Dewey

Notice bibliographique

RevueAdapted Physical Activity Quarterly · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInter-rater reliabilityPsychologyTest (biology)KappaReliability (semiconductor)AudiologyDevelopmental psychologyPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationClinical psychologyMedicineRating scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To examine the reliability of the Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency-Long Form (BOTMP-LF), approximately 40 therapists completed a questionnaire on the administration and scoring of this test (72% response rate). A large degree of inconsistency between therapists was found. This prompted a study of interrater reliability of six therapists who received rigorous training on the BOTMP-LF. Results indicated that consistency of scoring between testers was statistically high for the battery, composite, and subtest scores. However, item-by-item agreement was low for many items, and agreement between raters on their diagnosis of the children as having motor problems was only fair to good. There was no difference in interrater reliability of the test for children with and without learning, attentional, or motor coordination problems. Some limitations of the BOTMP-LF are apparent from these studies.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations28
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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