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Enregistrement W2135724140 · doi:10.2182/cjot.2012.79.3.6

Comparing the Responsiveness of the Assessment of Motor and Process Skills and the Functional Independence Measure

2012· article· en· W2135724140 sur OpenAlexaffvenue
Andrea M. Fioravanti, Candace M. Bordignon, Susan M. Pettit, Linda J. Woodhouse, Barbara Ansley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunctional Independence MeasureRehabilitationCognitionOccupational therapyPsychologyScale (ratio)Physical medicine and rehabilitationCognitive skillPhysical therapyMotor skillProcess (computing)Activities of daily livingMedicineDevelopmental psychologyComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Selecting and utilizing appropriate assessments to evaluate outcomes is an important aspect of evidence-based occupational therapy practice. The Functional Independence Measure (FIM), to which occupational therapists contribute motor and cognitive scores, is currently the only required assessment for evaluating change from admission to discharge on an inpatient rehabilitation unit. However, occupational therapists are also using the motor and process scales from the Assessment of Motor and Process Skills (AMPS) to assess clients and evaluate change. PURPOSE: To compare responsiveness of the AMPS and the FIM on an inpatient rehabilitation unit. METHODS: A retrospective chart review of AMPS measures and FIM scores at admission and discharge was undertaken. Standardized response means and effect sizes were calculated to estimate responsiveness. FINDINGS: No significant difference was found in the ability of the AMPS motor and FIM motor scales to detect change. The AMPS process scale was more responsive to change than the FIM cognitive scale. IMPLICATIONS: Using the AMPS as an assessment to evaluate outcomes allows practitioners to detect changes that may not be detected through the exclusive use of the FIM.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations21
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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