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Enregistrement W2147476283 · doi:10.1155/2014/730298

Rasch Analysis of a New Hierarchical Scoring System for Evaluating Hand Function on the Motor Assessment Scale for Stroke

2014· article· en· W2147476283 sur OpenAlexaboutno aff
Joyce S. Sabari, Michelle Woodbury, Craig A. Velozo

Notice bibliographique

RevueStroke Research and Treatment · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJohns Hopkins University
Mots-clésRasch modelRehabilitationScale (ratio)Reliability (semiconductor)Stroke (engine)Physical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicinePsychologyDevelopmental psychologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives. (1) To develop two independent measurement scales for use as items assessing hand movements and hand activities within the Motor Assessment Scale (MAS), an existing instrument used for clinical assessment of motor performance in stroke survivors; (2) To examine the psychometric properties of these new measurement scales. Design. Scale development, followed by a multicenter observational study. Setting. Inpatient and outpatient occupational therapy programs in eight hospital and rehabilitation facilities in the United States and Canada. Participants. Patients (N = 332) receiving stroke rehabilitation following left (52%) or right (48%) cerebrovascular accident; mean age 64.2 years (sd 15); median 1 month since stroke onset. Intervention. Not applicable. Main Outcome Measures. Data were tested for unidimensionality and reliability, and behavioral criteria were ordered according to difficulty level with Rasch analysis. Results. The new scales assessing hand movements and hand activities met Rasch expectations of unidimensionality and reliability. Conclusion. Following a multistep process of test development, analysis, and refinement, we have redesigned the two scales that comprise the hand function items on the MAS. The hand movement scale contains an empirically validated 10-behavior hierarchy and the hand activities item contains an empirically validated 8-behavior hierarchy.

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)0,002
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 enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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