Reliability of Alberta Infant Motor Scale Using Recorded Video Observations Among the Preterm Infants in India: A Reliability Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Assessment of motor function is a vital characteristic of infant development. Alberta Infant Motor scale (AIMS) is considered to be one of the tool available for screening the developmental delays, but this scale was formulated by using western samples. Every country has its own ethnic and cultural background and various differences are observed in the culture and ethnicity. Therefore, there is a need to obtain reliability for the use of AIMS in south Indian population. Purpose: To find the intra-rater and inter-rater reliability of Alberta Infant Motor Scale (AIMS) on pre-term infants using the recorded video observations in Indian population. Method: 30 preterm infants in three age groups, 0-3 months (10 infants), 4-7 months (10 infants), 8-18 months (10 infants) were recruited for this reliability study. The AIMS was administered to the preterm infants and the performance was videotaped. The performance was then rescored by the same therapist, immediately from the video and on another two consecutive months to estimate intra-rater reliability using ICC (3,1), two-way mixed effects model. For reporting inter-rater reliability, AIMS was scored by three different raters, using ICC (2,k) two-way random effects model and by two other therapists to examine the inter and intra-rater reliability. Results: The two-way mixed effects model for intra-rater reliability of AIMS, ICC (3,1) = 0.99 and for reporting inter-rater reliability of AIMS by two-way random effects model, ICC (2,k) = 0.96. Conclusion: AIMS has excellent intra and inter-rater reliability using recorded video observations among the preterm infants in India
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».