Development and Validation of Crosswalks Between FIM® and SCIM III for Voluntary Musculoskeletal Movement Functions
Notice bibliographique
Résumé
Background. In spinal cord injury, there are multiple databases containing information on functional recovery, but data cannot be pooled or compared due to differences in how function is measured. A crosswalk is needed to link or convert scores between instruments. Objectives. To create a crosswalk between the voluntary musculoskeletal movement items in the Functional Independence Measure (FIM®) and the Spinal Cord Independence Measure III (SCIM III) for spinal cord injury. Methods. Retrospective datasets with FIM® and SCIM III on the same people were used to develop (Swiss dataset, n = 662) and validate (US, n = 119, and Canadian datasets, n = 133) the crosswalks. Three different crosswalk methods (expert panel, equipercentile, and Rasch analysis) were employed. We used the correlation between observed scores on FIM® and SCIM III to crosswalked scores as the primary criterion to assess the strength of the crosswalk. Secondary criteria such as score distributions, Cohen’s effect size, point differences, and subgroup invariance were also evaluated. Results. All three methods resulted in strong correlation coefficients, exceeding the primary criterion value of r = .866 (.897–.972). Assessment of secondary criteria suggests the equipercentile and Rasch methods produced the strongest crosswalks. Conclusions. The Rasch FIM®/SCIM III crosswalk is recommended because it is based on co-calibration of linearized measures, allowing for more sophisticated parametric analyses. The crosswalk will allow comparisons of voluntary musculoskeletal functional recovery across international databases using different functional measures, as well as different systems of care and rehabilitation approaches.
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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 | 0,068 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».