Measuring Hand Dexterity in People With Parkinson’s Disease: Reliability of Pegboard Tests
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Knowledge regarding the reliability of pegboard tests when used to measure dexterity in people with Parkinson's disease (PD) is currently limited. OBJECTIVE: To examine the test-retest and interrater reliability of the 9-Hole Peg Test (9HPT) and Purdue Pegboard Test (PPT) in people with PD. DESIGN: Cross-sectional observational study. For test-retest reliability, tests were completed on 2 days, 1 wk apart, in the "on" phase and "end-of-dose" period of participants' medication cycle. For interrater reliability, occupational therapists and physical therapists rated prerecorded pegboard test performance of participants with PD. SETTING: Test-retest reliability was determined in participants' homes or in a university department. Interrater reliability was determined in a university department or a hospital setting. PARTICIPANTS: Test-retest reliability was determined with volunteers diagnosed with PD (N = 30). Interrater reliability was determined with a convenience sample of occupational and physical therapists (N = 11). OUTCOMES AND MEASURES: The 9HPT and PPT are commonly used measures of manual dexterity. RESULTS: PPT subtests showed higher test-retest reliability (intraclass correlation coefficients [ICCs] ≥ .90) in both phases of the medication cycle compared with the 9HPT (ICCs = .70-.81). Minimal detectable change scores indicated acceptable measurement error for both tools. Interrater reliability for recorded performance of each measure was very good (ICCs > .99), with no calculable measurement error. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Although both tools showed adequate test-retest and interrater reliability, results suggest that the PPT may be a more reliable measure of dexterity loss in people with PD. WHAT THIS ARTICLE ADDS: This study informs the clinical measurement of the loss of manual dexterity in people with PD, a frequent problem reported by people living with this disorder.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».