3. The Inter-rater Variability and Reliability of the use of the Modified Ashworth Scale for the Upper Motor Neuron Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
This poster reports on the results of a quality improvement project. The objective was to determine the inter-rater variability and reliability of the Modified Ashworth Scale for assessing spasticity in people with traumatic brain injury.Hamilton Health Sciences operates the comprehensive spasticity management program. In this regional program, the MAS is used by physical therapists, occupational therapists and physicians as a quantitative measure of spasticity. The MAS is used to make determinations related to treatment options as well as follow the efficacy of treatment.The participants were 28 practitioners from the disciplines of medicine, physical therapy and occupational therapy. Each practitioner was provided an explicit set of written instructions and then asked to examine two patients with traumatic spinal cord injury. The MAS scores were reported anonymously. As well, the two patients were assigned MAS scores by two expert spasticity management clinicians.There was substantial inter-rater variability with MAS scores. Fleiss' Generalized Kappa, which is chance-corrected measure of agreement among three or more raters, was 0.18. This is interpreted as poor agreement. Furthermore, only 46 percent of the participants agreed with the MAS scores assigned by the physician expert in the first subject and 50 percent of the participants agreed with the MAS scores assigned by the physician expert in the second subject.Clinicians should be cognizant of the variability of the MAS when making determinations related to patient management.
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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 | 0,099 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».