Defining a Bobath clinical framework – A modified e-Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To gain consensus within the expert International Bobath Instructors Training Association (IBITA) on a Bobath clinical framework on which future efficacy studies can be based. METHODS: A three-round modified e-Delphi approach was used with 204 full members of the IBITA. Twenty-one initial statements were generated from the literature. Consensus was defined a priori as at least 80% of the respondents with a level of agreement on a Likert scale of 4 or 5. The Delphi questionnaire for each round was available online for two weeks. Summary reports and subsequent questionnaires were posted within four weeks. RESULTS: Ninety-four IBITA members responded, forming the Delphi panel, of which 68 and 66 responded to Rounds Two and Three, respectively. The 21 initial statements were revised to 17 statements and five new statements in Round Two in which eight statements were accepted and two statements were eliminated. Round Three presented 12 revised statements, all reaching consensus. CONCLUSION: The Delphi was successful in gaining consensus on a Bobath clinical framework in a geographically diverse expert association, identifying the unique components of Bobath clinical practice. Discussion throughout all three Rounds revolved primarily around the terminology of atypical and compensatory motor behavior and balance.
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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 | 0,162 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».