Validation of the human activity profile in stroke: A comparison of observed, proxy and self-reported scores
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the concurrent validity of the Human Activity Profile (HAP) with stroke and healthy control individuals, when reported by the subject or a proxy and compared to observed performance, used as gold standard; factors related to discrepancies; as well as to determine variables that could best predict physical activity levels. METHODS: A total of 24 stroke and 23 healthy control subjects took part in the study. Functional outcome measures included personal/demographic factors, HAP, the 10-meter walk, and cognition. RESULTS: Strong relationships were found between self-reported and observed scores for both groups (r=0.89-0.99). The relationships between proxy and observed scores were acceptable for stroke (r=0.80-0.87) but lower for control subjects (r=0.65-0.75), with intraclass correlation coefficients (ICCs) ranging from 0.69-0.89. Significant differences were found between proxy and observed scores for stroke, but not for control subjects. Discrepancies between scores showed little predictability from selected variables. For stroke subjects, the strongest variable explaining physical activity levels was walking speed (r2=43%) and the best combination of variables was walking speed plus cognition (r2=55%). CONCLUSIONS: Self-reported HAP was an excellent measure both for stroke and control subjects and related well to observed performance. Proxy reports appear to be valid for stroke subjects. HAP was significantly related to measures of walking speed.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».