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Enregistrement W3134528341 · doi:10.1080/09638288.2021.1890243

Measure of Early Vision Use: initial validation with parents of children with cerebral palsy

2021· article· en· W3134528341 sur OpenAlexaff
Belinda Deramore Denver, Elspeth Froude, Peter Rosenbaum, Christine Imms

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRasch modelConstruct validityCerebral palsyCronbach's alphaPsychologyConstruct (python library)Confirmatory factor analysisPsychometricsMeasure (data warehouse)Classical test theoryScale (ratio)Developmental psychologyItem response theoryClinical psychologyStructural equation modelingComputer sciencePsychiatryMachine learningData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To report initial psychometric evidence on the Measure of Early Vision Use. METHOD: online survey. Psychometric evaluation included assessment of scale dimensionality using Classical Test Theory and hypothesis testing for evidence of construct validity. RESULTS: Principal components analysis of the 14-item parent-rated Measure of Early Vision Use revealed one component with an eigenvalue of 9.343, explaining 66.7% of variance; internal consistency was high (Cronbach's α = 0.96). Total scores ranged from 15-56 (Mean 42.8, standard deviation = 10.6). The results support seven pre-defined hypotheses including statistically significant differences in MEVU-total scores between children with and without parent-reported cerebral visual impairment. CONCLUSIONS: Measure of Early Vision Use is the first assessment tool to describe 'how vision is used' in children with cerebral palsy. Results provide preliminary evidence that the measure comprises a unidimensional construct, sufficient construct validity, and feasibility as a parent-completed online assessment. Findings on internal structure provide foundational evidence and require further testing with Confirmatory Factor Analysis or Rasch Analysis.IMPLICATIONS FOR REHABILITATIONThe Measure of Early Vision Use is a new instrument to describe the use of basic visual abilities and is feasible to use as a parent-completed online questionnaire.The Measure of Early Vision Use is a unidimensional scale with sufficient construct validity to supports its use as a measure of 'how vision is used' without confounding visual ability with the reason why it might be impaired (e.g., cerebral vision impairment, motor limitations, or cognition).There is potential for the Measure of Early Vision Use to support early intervention planning for children with (or at high risk of) cerebral palsy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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