Reliability, convergent validity and applicability of the Assistive Technology Outcome Profile for Mobility for middle‐aged and older power wheelchair users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: The Assistive Technology Outcome Profile for Mobility (ATOP/M) was designed to isolate the impact of mobility assistive technology on perceived difficulty with activity and participation. The study objectives were to examine its measurement properties (test-retest reliability and convergent validity) and applicability for middle-aged and older power wheelchair (PWC) users. METHODS: Four ATOP/M subscales were administered using computer adaptive testing (activity with mobility device, activity without mobility device, participation with mobility device, participation without mobility device). Test-retest reliability (4-wk interval), convergent validity (a priori hypothesis testing of correlations with participation (Late-life Disability Instrument) and mobility (Life-space Assessment)) and applicability (respondent burden, distributions) were examined with 116 PWC users between 50 and 85 years of age presenting with a variety of diagnoses. RESULTS: When using powered mobility, perceived difficulty with activity and participation scores were similar to the general population of mobility devices users (T-score range 46.3-53.7), while activity and participation were significantly lower without mobility devices (T-score range 35.3-39.4). Test-retest reliability intra-class coefficients of the four subscales ranged between 0.82 and 0.91, and convergent validity was supported by moderate correlations (r = 0.35-0.47). Respondent burden was higher for the without devices subscales and none of the subscales had significant floor/ceiling effects. CONCLUSION: Our results provide support for reliability and convergent validity of the ATOP/M for PWC users. Specific strategies were recommended to optimise applicability with this population such as administration guidelines for reframing the without device scale and timing of data collection.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».