Validity of the Comprehensive High-Level Activity Mobility Predictor in a heterogeneous population with lower extremity amputations
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Lower extremity amputee outcome measures assess basic mobility. The Comprehensive High-Level Activity Mobility Predictor was developed to assess high-level mobility. Validity evidence was collected in military men with traumatic lower extremity amputations. This study examines its validity in a broader population. Study design: Cross-sectional. Methods: Forty-five lower extremity amputees (Medicare Functional Classification Level K3 or K4) completed the 2-min walk test, Amputee Mobility Predictor with Prosthesis, and Comprehensive High-Level Activity Mobility Predictor. Results: The Comprehensive High-Level Activity Mobility Predictor correlated with the Amputee Mobility Predictor with Prosthesis (r = 0.77, p < 0.01) and the 2-min walk test (r = 0.65, p < 0.01). The Comprehensive High-Level Activity Mobility Predictor differentiated between K-levels, age groups, etiology of amputation, and amputation level (p < 0.005). No ceiling effect was observed (range: 2.5–29/40). Conclusion: This study provides convergent and discriminative validity evidence for Comprehensive High-Level Activity Mobility Predictor use in a more heterogeneous population than previously published, suggesting that clinicians should feel confident to use it as an outcome measure for individuals with amputations who are capable of more than level-ground walking. Clinical relevance Clinically, the Comprehensive High-Level Activity Mobility Predictor has validity evidence for use in a more heterogeneous population than originally demonstrated, including civilians, women, people over age 40 years, and non-traumatic etiologies. The Comprehensive High-Level Activity Mobility Predictor may be more useful than standard outcome measures for high-level mobility.
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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 ».