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Enregistrement W2967213698 · doi:10.1186/s12891-019-2761-3

Determining known-group validity and test-retest reliability in the PEQ (personalized exercise questionnaire)

2019· article· en· W2967213698 sur OpenAlexafffundabout
Isabel B. Rodrigues, Jonathan D. Adachi, Karen Beattie, Arthur Lau, Joy C. MacDermid

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensHand and Upper Limb ClinicWestern UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesInstitute of Musculoskeletal Health and ArthritisStudent Research Committee, Tabriz University of Medical SciencesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSports medicineMedicineTest (biology)Reliability (semiconductor)Physical therapyRheumatologyRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To determine the known-group validity, a type of construct validity, and the test-retest reliability of a newly developed tool, the Personalized Exercise Questionnaire (PEQ), that assesses the barriers, facilitators, and preferences to exercise in individuals with low bone mass and osteoporosis. METHODS: A comparative design was used to assess known-group validity and a test-retest design to examine the reproducibility. Ninety-five participants with low bone mass and osteoporosis were recruited from an outpatient clinic in Hamilton, Ontario. The questionnaire was administered to 95 participants at baseline and a subset of 42 participants completed the survey again one week later. The known-group validity of the PEQ was determined using four hypotheses that compared two known groups based on employment level, age, socioeconomic status, and physical activity level. The reproducibility of individual responses was analyzed using the Kappa Coefficient (κ). RESULTS: There was known-group validity for three of the four hypotheses. Test-retest reliability scores ranged from no agreement to almost perfect agreement; seven items had almost perfect agreement (κ: 0.81-1.00), 12 substantial agreement (κ: 0.68-0.74), six moderate agreement (κ: 0.56-0.60), two fair agreement (κ: 0.36-0.40), one slight agreement (κ = 0.23) and one no agreement (κ = - 0.03). CONCLUSION: Preliminary support for the usefulness of the PEQ is indicated since the majority of the items had at least substantial agreement and known-group validity was moderately supported for some items. TRIAL REGISTRATION: This study was retrospectively registered with ClinicalTrials.gov , NCT03125590, on April 24, 2017.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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