Estimating the Threshold Value for Change for the Six Dimensions of the Impairment Inventory of the Chedoke-McMaster Stroke Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Our purpose was to estimate a threshold value for change for the six dimensions of the Impairment Inventory of the Chedoke-McMaster Stroke Assessment and the confidence in labelling a person as having improved or not. Method: Secondary analysis of two data sets, previously reported by two research teams, consisted of two statistical analyses. The first analysis used a multiple of the standard error of measurement to calculate the threshold value for change for the six dimensions. The second analysis used the diagnostic test method to calculate a threshold improvement value and the confidence a clinician had in labelling a person as having improved or not on the leg, foot, and postural control dimensions. Results: The threshold value for change was determined to be 1 impairment point (i.e., stage) for the arm, hand, leg, foot, and postural control dimensions and 2 impairment points for the shoulder pain dimension. The positive predictive values associated with the leg, foot, and postural control dimensions were 74%, 59%, and 65%, respectively. Conclusions: Clinicians can use a change of 1 impairment point for the arm, hand, leg, foot, and postural control dimensions and a change of 2 impairment points for the shoulder pain dimension to identify true change in a patient’s motor recovery.
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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 | 0,020 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».