MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2134879535 · doi:10.2522/ptj.20120368

Using Generalizability Theory to Develop Clinical Assessment Protocols

2012· article· en· W2134879535 sur OpenAlexaff
Richard Preuss

Notice bibliographique

RevuePhysical Therapy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensCentre de réadaptation Lethbridge-Layton-Mackay
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizability theoryReliability (semiconductor)Computer scienceVariance (accounting)Facet (psychology)Reliability engineeringVariance componentsClassical test theoryData miningStatisticsPsychologyPsychometricsMathematicsItem response theorySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical assessment protocols must produce data that are reliable, with a clinically attainable minimal detectable change (MDC). In a reliability study, generalizability theory has 2 advantages over classical test theory. These advantages provide information that allows assessment protocols to be adjusted to match individual patient profiles. First, generalizability theory allows the user to simultaneously consider multiple sources of measurement error variance (facets). Second, it allows the user to generalize the findings of the main study across the different study facets and to recalculate the reliability and MDC based on different combinations of facet conditions. In doing so, clinical assessment protocols can be chosen based on minimizing the number of measures that must be taken to achieve a realistic MDC, using repeated measures to minimize the MDC, or simply based on the combination that best allows the clinician to monitor an individual patient's progress over a specified period of time.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,809
Tête enseignante GPT0,634
Écart entre enseignants0,175 · 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.

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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical TherapyMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207