Development and initial psychometric evaluation of the Stroke Arm Ladder – a measure of upper extremity function post stroke*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop an adaptive measure, the Stroke Arm Ladder, to parsimoniously quantify upper extremity function post stroke. SETTING: Various studies conducted in Montreal and elsewhere in Canada. SUBJECTS: A total of 4058 persons with stroke who participated in various studies were assessed on different occasions post stroke. Assessments spanned from 3 days to 1 year post stroke. MAIN MEASURES: A calibrated bank containing 49 items from tests and indices designed to assess global motor recovery of the upper extremity, upper extremity function and activities involving the upper extremity was used. Data including all testing occasions were analysed to test whether they adhered to the expectations of the Rasch partial credit model and whether item hierarchy remained stable across testing occasions. RESULTS: Fifteen items did not meet the requirements of the Rasch model and were deleted. An adaptive measure of upper extremity function, the Stroke Arm Ladder, containing 34 items was created. The easiest item was partially executing the bilateral task of tying a scarf around one's neck, while the hardest item was being able to transfer more than 60 blocks on the Box and Block Test. The items' difficulty thresholds cover a wide range of difficulty levels from -7.4 to 6.2 and the global fit statistics (χ(2): 331; probability: 0.18), confirmed content validity. CONCLUSION: The Stroke Arm Ladder demonstrates adequate initial psychometric properties. Further testing of the measure in its adaptive format is necessary before it can be used clinically.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».