Reliability of the Revised Motor Learning Strategies Rating Instrument and Its Role in Describing the Motor Learning Strategy Content of Physiotherapy Sessions in Paediatric Acquired Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Documenting the use of motor learning strategies (MLS) in physiotherapy is a foundational step in understanding the effectiveness of motor skills–based treatments in paediatric acquired brain injury (ABI). The purpose of this study was to estimate the inter- and intrarater reliability of the revised Motor Learning Strategies Rating Instrument (MLSRI–22) in physiotherapy for children and youth with ABI when administered by trained student physiotherapists. The MLSRI–22 was then used to describe the MLS content of traditional and robotic treadmill training physiotherapy sessions for children with ABI to demonstrate its application. Method: Thirty videos of children with ABI receiving Lokomat or traditional physiotherapy were rated using the MLSRI–22. Inter- and intrarater reliability were estimated using intra-class correlation coefficients (ICCs). Mean MLSRI–22 item scores described the MLS session content. Results: MLSRI–22 total score inter- and intrarater ICCs were 0.81 (95% CI: 0.61, 0.91) and 0.95 (95% CI: 0.90, 0.98), respectively. There were similarities and differences in MLS content between treatment approaches. Conclusions: Trained assessors can reliably administer the MLSRI–22 in physiotherapy for children with ABI. Research using MLSRI–22 scores to explore and systematically compare MLS across treatment approaches may provide insight into their effectiveness and contribute to MLS practice guidelines for children with ABI.
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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 | 0,028 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».