Responsiveness, Sensitivity, and Minimally Detectable Difference of the Graded and Redefined Assessment of Strength, Sensibility, and Prehension, Version 1.0
Notice bibliographique
Résumé
As spinal cord injury (SCI) trials begin to involve subjects with acute cervical SCI, establishing the property of an upper limb outcome measure to detect change over time is critical for its usefulness in clinical trials. The objectives of this study were to define responsiveness, sensitivity, and minimally detectable difference (MDD) of the Graded Redefined Assessment of Strength, Sensibility, and Prehension (GRASSP). An observational, longitudinal study was conducted. International Standards of Neurological Classification of SCI (ISNCSCI), GRASSP, Capabilities of Upper Extremity Questionnaire (CUE-Q), and Spinal Cord Independence Measure (SCIM) were administered 0-10 days, 1, 3, 6, and 12 months post-injury. Standardized Response Means (SRM) for GRASSP and ISNCSCI measures were calculated. Longitudinal construct validity was calculated using Pearson correlation coefficients. Smallest real difference for all subtests was calculated to define the MDD values for all GRASSP subtests. Longitudinal construct validity demonstrated GRASSP and all external measures to be responsive to neurological change for 1 year post-injury. SRM values for the GRASSP subtests ranged from 0.25 to 0.85 units greater than that for ISNCSCI strength and sensation, SCIM-SS, and CUE-Q. MDD values for GRASSP subtests ranged from 2-5 points. GRASSP demonstrates good responsiveness and excellent sensitivity that is superior to ISNCSCI and SCIM III. MDD values are useful in the evaluation of interventions in both clinical and research settings. The responsiveness and sensitivity of GRASSP make it a valuable condition-specific measure in tetraplegia, where changes in upper limb neurological and functional outcomes are essential for evaluating the efficacy of interventions.
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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 | 0,000 |
| 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 ».