Power mobility skill progression for children and adolescents: a systematic review of measures and their clinical application
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To identify and critically appraise standardized measures of power mobility skill used with children (18y or younger) with mobility limitations and explore the measures' application for 'exploratory', 'operational', and 'functional' learners. METHOD: Five electronic databases were searched along with hand-searching for peer-reviewed articles published in English to July 2017 (updated 31st August 2017). Key terms included power(ed) mobility, power(ed) wheelchair, and database-specific terms. Studies included at least one child with a disability, and a detailed description of the measure of power mobility skill. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) statement was followed with inclusion criteria set a priori. Two reviewers independently screened titles, abstracts, and full-text articles. RESULTS: Of 96 titles, 24 articles met inclusion criteria, describing nine measures of power mobility skill. The Wheelchair Skills Checklist, the Powered Mobility Program (PMP), and the Power Mobility Training Tool were augmented by three adaptations of the PMP. Two additional measures were further developed to create a third, the Assessment of Learning Powered mobility use. Validity evidence related primarily to content development while reliability evidence was reported on only two measures. INTERPRETATION: All measures are in the initial stages of development and testing. Research investigating the measures' appropriateness for different types of learners and environments is warranted. WHAT THIS PAPER ADDS: There are four distinct measures of paediatric power mobility skill: three task-based, one process-based. Power mobility learners may be divided into three groups: exploratory, operational, and functional. Application of measures of power mobility skill differs for these three groups.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».