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Enregistrement W2756507520 · doi:10.5539/ijsp.v6n6p50

Rasch Analysis and Functional Measurement in Post-Hospital Brain Injury Rehabilitation

2017· article· en· W2756507520 sur OpenAlexvenueno aff
Frank D. Lewis, Gordon J. Horn

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Statistics and Probability · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRasch modelNeurorehabilitationRehabilitationReliability (semiconductor)Polytomous Rasch modelPsychologyPhysical therapyActivities of daily livingClinical psychologyPhysical medicine and rehabilitationPsychometricsMedicineDevelopmental psychologyPsychiatryItem response theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rasch analysis is a statistical technique used in determining statistical properties of functional measures for use in research and treatment. The technique was used in the current study to determine the reliability and validity of the Mayo Portland Adaptability Inventory-Version 4 (MPAI-4) for use with three different acquired brain injury samples. Subjects were 777 adults (each group comprised of 259 individuals) with acquired brain injury treated in one of three rehabilitation program types: Neurorehabilitation (NR), Neurobehavioral (NB), or Supported Living (SL). The MPAI-4 was administered to each participant upon admission to program. Rasch analysis was conducted to assess item fit, reliability, and separation statistics for MPAI-4 assessments conducted within each program. Item difficulty values were examined to determine if the MPAI-4 differentiated among groups based on deficit profiles. The results revealed that for each group, fit statistics fell with appropriate levels (0.5 – 1.5) for at least 24 of 29 items. Rasch person reliability statistics were 0.89 for NR and NB, and 0.90 for SL. Item reliability was 0.99 for each of the groups. Item difficulty values accurately differentiated the three groups based on their specific deficit profiles expected. Specifically, NR participants’ greatest deficits demonstrated by the MPAI-4 were within cognitive and physical functions. For the NB participants, the greater deficits demonstrated were within the behavioral and adjustment items. Supported Living participants had the most limitation within the instrumental activities of daily living items. As in prior research findings, the current Rasch analysis supported the use of the MPAI-4 within this heterogeneous, acquired brain injury population. This unique statistical approach translates to treatment priorities that may assist clinicians with identifying treatment goals specific to unique treatment group characteristics (e.g., NR, NB, and SL).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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