The Clinical Reasoning That Guides Therapists in Interpreting Errors in Real-World Performance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to examine the reasoning used by clinicians when deciding whether errors observed during the performance of everyday activities were made by clients with acquired brain injury (ABI) or by healthy controls. METHODS: Ninety clinicians observed 27 short video clips of subjects (ABI, healthy controls), carrying out the Baycrest Multiple Errands Test. On the basis of their observations, they classified subjects into either an ABI or healthy control group and specified their reasons. Their reasoning was analyzed using qualitative content analysis. RESULTS: The majority of the coded material explaining the reasoning behind correct attributions of performance errors to people with ABI related to 3 general themes: (1) inefficient executive functioning, (2) task-related difficulty, and (3) prediction of impact on independence in everyday activities. Clinicians were most successful at identifying neurological subjects when subjects either omitted tasks or took an excessive amount of time to complete the test. CONCLUSIONS: Correctly interpreting performance errors in real-world tests relies on clinicians' observational and clinical reasoning skills combined with their theoretical knowledge of constructs underlying the evaluation. Some clinical signs bear more weight than others when clinicians interpret performance errors to determine whether the behavior is pathological.
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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 | 0,014 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».