Using letter grades as descriptors on visual analogue scales evaluating mobility devices in low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization estimates that over one billion people, approximately 15% of the world’s population, have a disability necessitating a mobility device, of whom eighty percent live in low-income countries (1). In low- and middle-income countries (LMIC), provision and/or funding of mobility devices is complicated by the lack of government regulations, limited resources, increased environmental challenges, and inaccessible infrastructure (2). The high demand for mobility devices puts pressure on the providers to produce low-cost devices (3). To aid in the attempt to balance quality and cost, organizations funding, manufacturing or purchasing mobility devices request anecdotal user feedback via patient reported outcome measures (PROM) to enable more effective use of limited funds (4). The purpose of this study is to validate Rispin and team’s novel addition of letter grades as descriptors to visual analogue scales (VAS) used within questionnaires evaluating mobility devices. The hypothesis was that school grades would be a valid and reliable universal descriptor that would enable clinicians in LMICs to share information with manufacturers in a more meaningful way. Rispin and team conducted three studies in Kenya with three questionnaires using grades as VAS descriptors: the Lower Limb Function Questionnaire (LLFQ), Aspects of Wheelchair Mobility Test (AWMT), and Wheelchair Components Questionnaire for Condition (WCQc). In a retrospective analysis, applicable data from each study were extracted to assess the reliability and validity of this scaling format using intra-class correlation coefficients (ICC) and t-tests respectively. The VAS with grades demonstrated acceptable test-retest reliability for the LLFQ (ICC=0.74), and excellent intra-rater reliability for the WCQc (ICC=0.86). Concurrent validity was strong in evaluation of grade versus numerical scores in the LLFQ (r= 0.90, p<0.0001). The AWMT discriminated between ground conditions (mobility on rough versus smooth terrain) in the Motivation wheelchair (t(32)= 2.68, p=0.01) and Whirlwind wheelchair (t(32)= 4.14, p=0.0002), and between the two chairs with the Motivation showing greater maneuverability (t(32)= 3.19, p=0.003). In conclusion, the use of grades as descriptors on a VAS was a reliable and valid format in these test conditions, and has crucial applicability for rehabilitation strategies in LMIC.
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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 | 0,017 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».