Functional Recovery Measures for Spinal Cord Injury: An Evidence-Based Review for Clinical Practice and Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVE: The end goal of clinical care and clinical research involving spinal cord injury (SCI) is to improve the overall ability of persons living with SCI to function on a daily basis. Neurologic recovery does not always translate into functional recovery. Thus, sensitive outcome measures designed to assess functional status relevant to SCI are important to develop. METHOD: Evaluation of currently available SCI functional outcome measures by a multinational work group. RESULTS: The 4 measures that fit the prespecified inclusion criteria were the Modified Barthel Index (MBI), the Functional Independence Measure (FIM), the Quadriplegia Index of Function (QIF), and the Spinal Cord Independence Measure (SCIM). The MBI and the QIF were found to have minimal evidence for validity, whereas the FIM and the SCIM were found to be reliable and valid. The MBI has little clinical utility for use in the SCI population. Likewise, the FIM applies mainly when measuring burden of care, which is not necessarily a reflection of functional recovery. The QIF is useful for measuring functional recovery but only in a subpopulation of people with SCI, and substantial validity data are still required. The SCIM is the only functional recovery outcome measure designed specifically for SCI. CONCLUSIONS: The multinational work group recommends that the latest version of the SCIM (SCIM III) continue to be refined and validated and subsequently implemented worldwide as the primary functional recovery outcome measure for SCI. The QIF may continue to be developed and validated for use as a supplemental tool for the nonambulatory tetraplegic population.
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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 | 0,011 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».