Reaching performance scale for stroke – Test‐retest reliability, measurement error, concurrent and discriminant validity
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Post-stroke upper limb motor improvement can be better quantified by describing movement patterns characterizing movement quality and use of compensations. Movement patterns can be described using both kinematic and clinical outcomes. One clinical outcome that assesses movement quality and compensations used for reaching a Close (18 points) and Far target (18 points) is the Reaching Performance Scale for Stroke (RPSS). OBJECTIVE: To estimate the pilot test-retest reliability and validity (concurrent, discriminant) of the RPSS in individuals with chronic stroke. DESIGN: Retrospective data analysis. SETTING: Research laboratory. PARTICIPANTS: Seventy-two individuals with upper limb hemiparesis ≥6 months prior to participation. INTERVENTION: Not applicable. MAIN OUTCOME MEASURE: RPSS Close and Far Target scores. Intraclass correlation coefficients (ICCs) helped assess pilot test-retest reliability on a subset of 14 participants. Concurrent validity was assessed for individual RPSS items with corresponding kinematic outcomes (trunk displacement, shoulder flexion, shoulder horizontal adduction, elbow extension, trajectory straightness) using Pearson correlations. We also ran multiple regression analyses with the RPSS total scores and used kinematic outcomes as the criterion standard. Logistic regression analyses estimated discriminant validity. We divided participants into two groups based on the Fugl-Meyer Assessment (FMA) scores (mild: ≥50/66; moderate-to-severe: ≤49/66). RESULTS: Test-retest reliability was excellent for Close (ICC = 0.98, 95% confidence interval [CI] 0.94-0.99) and Far targets (ICC = 0.98, 95% CI 0.95-0.99). Individual RPSS items for both targets were mildly to moderately correlated with corresponding kinematic values. A combination of trajectory straightness, elbow extension, and trunk displacement explained the majority of the variance in RPSS scores (47%) for both targets. The RPSS scores discriminated between individuals with mild and moderate-to-severe motor impairment for both Close (ExpB = 3.33, P < .001; 95% CI 1.70-6.52) and Far targets (ExpB = 2.59, P < .001, 95% CI 1.65-4.07). Cutoff points for transition between groups were 15.5 (Close target) and 14 (Far target). CONCLUSION: The RPSS is a valid clinical measure with excellent pilot results of test-retest reliability for assessing movement patterns and compensations used for reaching.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».