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Enregistrement W2134322907 · doi:10.1080/13638490500235581

A comparison of goal attainment scaling and the Canadian occupational performance measure for paediatric rehabilitation research

2006· article· en· W2134322907 sur OpenAlexaboutno aff
Anne Cusick, Sarah McIntyre, Iona Novak, Natasha A. Lannin, Kevin B. Lowe

Notice bibliographique

RevuePediatric Rehabilitation · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGoal Attainment ScalingRehabilitationPhysical therapyCerebral palsyOccupational therapyMedicinePhysical medicine and rehabilitationIntervention (counseling)PsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To investigate the relative utility of Canadian Occupational Performance Measure (COPM) (adapted for children) and Goal Attainment Scaling (GAS) as outcome measures for paediatric rehabilitation. METHODS: A two-group pre-post design investigated the impact of a 3-month programme. Forty-one children with spastic hemiplegic cerebral palsy (mean 3.9 years; GMPM level 1; 21 boys, 10 girls) were randomized to occupational therapy only and occupational therapy plus one Botulinum Toxin A injection. The latter was considered a 'proven' intervention for the purpose of this instrumentation study. Intervention impact was investigated using GAS and COPM. Instrument sensitivity, convergent validity, goal/problem profiles and administration were evaluated. RESULTS: Both instruments were sensitive to within group change and detected significant between group change. Likert scale coding for GAS scores was more sensitive than the traditional weighted GAS or COPM. Different constructs were measured by each instrument. COPM was more time efficient in training, development and administration. CONCLUSION: Study aim, logistic and resource factors should guide the choice of COPM and/or GAS instruments as both are sensitive to change with a proven intervention and both evaluate different constructs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations222
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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