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Enregistrement W2169689115 · doi:10.5014/ajot.64.2.279

Impact of Partial Administration of the Cognitive Behavioral Driver’s Inventory on Concurrent Validity for People With Brain Injury

2010· article· en· W2169689115 sur OpenAlexaff
Josée Duquette, Patricia McKinley, Barbara Mazer, Isabelle Gélinas, Marie T. Vanier, Dana Benoit, Jacques Gresset

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Occupational Therapy · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensJewish Rehabilitation HospitalMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre de réadaptation Lethbridge-Layton-MackayCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWechsler Adult Intelligence ScaleConcurrent validityPsychologyCognitionWechsler Memory ScaleTest (biology)Clinical psychologyAudiologyPsychometricsPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We sought to determine whether the partial administration of the Cognitive Behavioral Driver's Inventory (CBDI) has a significant effect on its concurrent validity. METHOD: Data were extracted from charts of clients with cerebrovascular accident or traumatic brain injury from three centers. The CBDI was administered either completely or partially (right and left perimetry or Wechsler Adult Intelligence Scale-Revised (WAIS-R; Wechsler, 1982; Picture Completion and Digit Symbol tests were not completed). Concurrent validity indicators were calculated for the CBDI and three different scenarios of partial administration of the CBDI. RESULTS: Only 52% of the road test failures were predicted correctly by the completely administered CBDI. Nonadministration of the WAIS-R rarely modified the CBDI results. Omission of perimetry scores tended to increase the sensitivity and decrease the specificity (not significantly). CONCLUSION: The CBDI should be used as a complement, not a substitution, for a road test. Partially administrating the CBDI, specifically excluding perimetry measures, can affect its concurrent validity.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,358 · 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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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