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Enregistrement W2587389319 · doi:10.3233/nre-161405

Inter-rater reliability of the Chedoke Arm and Hand Activity Inventory

2017· article· en· W2587389319 sur OpenAlexaff
Denise Johnson, Jocelyn E. Harris, Paul W. Stratford, Julie Richardson

Notice bibliographique

RevueNeurorehabilitation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationReliability (semiconductor)Observational studyStandard errorStroke (engine)Inter-rater reliabilityPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationPsychologyMedicineStatisticsMathematicsDevelopmental psychologyRating scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Chedoke Arm and Hand Activity Inventory (CAHAI) is an assessment of upper limb function designed for use in the stroke population. The CAHAI has strong reliability and validity in this population; however, it is unknown whether this measure can be used with other clinical populations such as acquired brain injury (ABI). PURPOSE: The purpose of this study was to estimate the inter-rater reliability of the CAHAI when used with persons with ABI. METHODS: The research design was an observational parameter estimation study. The administration of the CAHAI was videotaped for 6 persons with ABI. To estimate inter-rater reliability each video was assessed independently by 6 clinicians yielding a total of 36 assessments. A Latin square design was used to balance the order raters evaluated the videos. Shrout and Fleiss Type 2,1 intra class correlation coefficients (ICC) and standard error of measurement (SEM) were calculated to estimate inter-rater reliability of the CAHAI. RESULTS: Inter-rater reliability was high ICC = 0.96 (95% CL: 0.88, 0.99) and the SEM was 3.35 (95% CL: 2.63, 4.63) CAHAI points. CONCLUSIONS: These results suggest that the CAHAI, although designed for use in the stroke population, can be used reliably in the ABI population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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