Standardization of the Continuing Care Activity Measure: A Multicenter Study to Assess Reliability, Validity, and Ability to Measure Change
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a lack of standardized mobility measures specific to the long-term care (LTC) population. Therefore, the Continuing Care Activity Measure (CCAM) was developed. OBJECTIVE: This study determined levels of reliability, validity for clinical utilization, and sensitivity to change of this measure. DESIGN: This was a prospective longitudinal cohort study among elderly people with primarily physical or medical impairments who were residing in LTC institutions that provide nursing home and more-complex care, with access to physical therapy services. METHOD: The CCAM, the Clinical Outcome Variables Scale (COVS), the Social Engagement Scale (SES) of the Resident Assessment Instrument-Minimum Data Set (RAI-MDS) 2.0 instrument, and the Resource Utilization Groups, version 3, (RUG-III) were administered by clinical and research physical therapists, with timing dictated by the study purpose. RESULTS: The participants were 136 residents of LTC institutions and 21 physical therapists. The CCAM interrater reliability (intraclass correlation coefficient [ICC]) was .97 (95% confidence interval=.91-1.00), and test-retest reliability (ICC) over a period of 1 week was .99 (95% confidence interval=.93-1.00). Over 6 months, the absolute change in total score was 5.88 for the CCAM and 4.26 for the COVS; the CCAM was 28% more responsive across all participants (n=105) and 68% more responsive for those scoring in the lower half (n=49). The minimal detectable difference of the CCAM was 8.6 across all participants. The CCAM correlated with the COVS, nursing care hours inferred from the RUG-III, and the SES. LIMITATIONS: Some participants were lost to follow-up. CONCLUSIONS: The CCAM is a reliable and valid tool to measure gross motor function and physical mobility for elderly people in LTC institutions. It discriminates among functional levels, measures individual functional change, and can contribute to clinical decision making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».