Toward guidelines for reporting assistive technology device outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to develop and pilot-test reporting guidelines for manuscripts describing studies of assistive technology device outcomes, with the hopes of improving the overall quality of research in this field. METHODS: The research is presented in two stages. In Stage 1, a literature review was completed to identify the essential components of a conceptual framework for reporting guidelines and to create a checklist. In Stage 2, two independent reviewers evaluated twenty articles using the checklist to identify any short-comings of the tool and produce an estimate of interrater reliability. Two items of the original checklist were revised after reconciling disagreements between the two raters. RESULTS: < .000), reflecting excellent interrater agreement. The overall percent agreement was 94.6%. CONCLUSIONS: Reporting guidelines for studies of assistive technology device outcomes appear to be reliable. Although the checklist may require periodic updating, it has potential for advancing outcomes research. Researchers are invited to share comments and criticisms to aid in the efforts of enhancing the quality of reporting in this field.Implications for rehabilitationReporting checklists and guidelines are effective tools for achieving a minimum standard of reporting quality in all areas of rehabilitation research.This study presents a preliminary reporting checklist for the field of assistive technology device outcomes that has potential for advancing outcomes research.Authors and journal editors are encouraged to adopt and adhere to reporting guidelines in order to enhance the clarity and completeness of prospective studies.
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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 | 0,766 | 0,854 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,022 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».