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Enregistrement W2574562295 · doi:10.1080/17483107.2016.1277793

Preliminary reliability and internal consistency of the Wheelchair Components Questionnaire for Condition

2017· article· en· W2574562295 sur OpenAlexaff
Karen Rispin, Melanie Dittmer, Jessica McLean, Joy Wee

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesW. M. Keck Foundation
Mots-clésWheelchairReliability (semiconductor)Consistency (knowledge bases)Manual wheelchairReliability engineeringRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyEngineeringMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wheelchair durability and maintenance condition are key factors of wheelchair function. Durability studies done with double drum and drop testers, although valuable, do not perfectly imitate conditions of use. Durability may be harvested from clinical records; however, these may be inconsistent because protocols for recording information differ from place to place. Wheelchair professionals with several years of experience often develop a good eye for wheelchair maintenance condition. The Wheelchair Components Questionnaire for Condition (WCQc) was developed as a professional report questionnaire to provide data specifically on the maintenance condition of a wheelchair. The goal of this study was to obtain preliminary test-retest reliability and internal consistency for the WCQc. Participants were a convenience sample of wheelchair professionals who self-reported more than two years' of wheelchair experience, and completed the WCQc on the same wheelchair twice. Results indicated preliminary reliability and internal consistency for domain related questions and the entire questionnaire. Implications for rehabilitation The WCQc, if administered routinely at regular intervals, can be used to monitor wheelchair condition and alert users and health professionals about the need for repair or replacement. The WCQc is not difficult to use, making early monitoring for wear or damage more feasible. The earlier a tool can detect need for maintenance, the higher likelihood that appropriate measures may be employed in a timely fashion to maximize the overall durability of wheelchairs and minimize clinical complications. Keeping wheelchairs appropriately maintained allows users to minimize effort expended when using them, and maximize their function. It also lowers the risk of injury due to component failure. When assessing groups of similar wheelchairs, organizations involved in funding wheelchairs can use data from the WCQc to make purchase decisions based on durability, and manufacturers can use WCQc data for responsive design change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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