Characterization of muscle strength using the strength domain of the stroke impact scale: An integrative review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Muscle weakness is among the most common and obvious impairments in older adults and individuals with neurologic disorders. Although impairments in muscle strength are typically characterized using performance measures, the impairments have also been described using patient or observer-report. The objective of this review was to summarize literature describing use of a patient-report instrument, the Strength Domain (SD) of the Stroke Impact Scale (SIS), to grade strength impairments. METHODS: Peer-reviewed literature reporting SD scores for the SIS was identified using computerized searches of the CINAHL, PubMed, and Scopus databases followed by hand searches. Potentially relevant articles were then mined for data on the participants tested, the SIS version used, scores documented, and clinimetric properties reported. RESULTS: Sixty-five articles were judged appropriate based on inclusion and exclusion criteria. The articles involved more than 7000 residents of 22 countries. All articles focused on individuals with stroke (usually chronic), although one also included community-dwelling adults without stroke. The SIS version used was frequently unreported, but 3.0 was version most often specified. For articles reporting SD scale scores the mean ranged from 19.7 to 85.5. Construct (known groups, convergent, and discriminant) validity of the SD was supported by the literature as was its internal consistency and test-retest reliability. Responsiveness of the SD was evinced by numerous studies showing increases in SD scores with time or accompanying effective interventions. However, only one study indicated responsiveness using an anchor-based statistic. CONCLUSIONS: The SD of the SIS is a well-established and mostly clinimetrically sound patient-report measure of paretic limb strength among individuals with stroke. Its use with individuals with weakness accompanying aging or diagnoses other than stroke remains to be substantiated.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».