Psychometric properties of measures of motivation and engagement after acquired brain injury.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study investigated psychometric properties of the Motivation for Traumatic Brain Injury Rehabilitation Questionnaire (MOT-Q), the Brain Injury Rehabilitation Trust Motivation Questionnaire-Self (BMQ-S), the Rehabilitation Therapy Engagement Scale-Revised (RTES-R), and the BMQ-Relative (BMQ-R) in individuals with an acquired brain injury (ABI). DESIGN: Thirty-nine patients with an ABI completed the MOT-Q, BMQ-S, measures of apathy (Apathy Evaluation Scale-Self), insight (Patient Competency Rating Scale-Self), depression, and anxiety (HADS). Twenty clinicians provided 39 ratings using the RTES-R, BMQ-R, measures of patient apathy (Apathy Evaluation Scale-Clinician) and insight (Patient Competency Rating Scale-Clinician). Internal consistency, test-retest reliability, interrater reliability, and convergent validity were estimated. RESULTS: The MOT-Q (α = .93) and BMQ-S (α = .91) had excellent internal consistency and test-retest reliability (intraclass correlation coefficient [ICC] = 0.80 and 0.85). The MOT-Q and BMQ-S did not correlate with each other. The MOT-Q correlated with insight (r = -0.37, p < 0.05). The BMQ-S correlated with insight (r = -0.44, p < 0.01), apathy (r = .50, p < 0.01), depression (r = .55, p < 0.01), and anxiety (r = .49, p < 0.01). The RTES-R (α = .96) and BMQ-R (α = .95) had excellent internal consistency and good interrater reliability (ICC = 0.67 and 0.68). The RTES-R and BMQ-R correlated with each other (r = -0.88, p < 0.01), with apathy (r = -0.82 and r = .88, p < 0.01), and insight (r = -0.61 and r = .63, p < 0.01). CONCLUSIONS: The MOT-Q, RTES-R, BMQ-S, and BMQ-R have good reliability and validity. Using the MOT-Q and BMQ-S together may provide additional insight. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,004 | 0,025 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».