Assessments of Upper Limb Ability following Stroke: A Review
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper was to review the psychometric properties and clinical utility of assessments of upper limb ability following stroke. Upper limb ability was defined as the use of the arm in meaningful activity. The database searches identified 13 assessments of upper limb ability. The inclusion criteria were (a) an evaluation of upper limb ability post-stroke, (b) a quantitative assessment yielding a numerical score, (c) able to be administered by an occupational therapist and (d) published information building on the results of a review in 2001. The assessments included were reviewed with respect to the ability measured, equipment required, evidence of reliability and validity, and advantages and disadvantages of use. Seven assessments satisfied the inclusion criteria. These assessments have undergone varying degrees of psychometric testing as outcome measures for upper limb recovery and all demonstrate at least adequate levels of reliability and validity. There is variation in the availability of instruction manuals and time commitments for test administration. All test items are generally available and inexpensive, enabling departments to set up the assessments with minimal financial outlay. The assessments described are regularly used in research and all demonstrate psychometric properties that suggest that they could be incorporated into clinical practice. Occupational therapists are encouraged to consider how they may include these assessments into their own clinical practice. An important step in this process may be further research into the clinical utility of these assessments.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».