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Enregistrement W4213362525 · doi:10.1177/03080226211067422

The responsiveness of the Danish version of the Canadian Occupational Performance Measure

2022· article· en· W4213362525 sur OpenAlexaboutno aff
Anette Enemark Larsen, Jeanette Reffstrup Christensen, Sonja Wehberg

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Occupational Therapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanishMeasure (data warehouse)Occupational therapyPsychologyGerontologyMedicinePsychiatryComputer scienceData miningPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: To establish the responsiveness of the Danish version of the Canadian Occupational Performance Measure (COPM-DK). Method: A cross-sectional study was performed in three Danish settings, including 88 clients, 40 men, aged 16-90 years, with a variety of diagnoses. To determine construct responsiveness, the mean changes of the COPM performance and satisfaction score (COPM-P/S) were compared and correlated with the mean changes in the five-item World Health Organization (WHO) Well-Being Index (WHO-5) and the EuroQol-five domains-five levels questionnaire (EQ-5D-5L). To determine the responsiveness, data were analysed with ROC curves to establish the optimal cut-point values for the COPM-DK scores. Minimal important change (MIC) was assessed in relation to anchor-based questions. Results: The mean change for COPM-P/S was 3.1 and 3.0, respectively. Small positive correlations were found between the COPM-DK scores and the WHO-5 and EQ-5D-5L scores. The AUC were 0.76 and 0.75, respectively. The optimal cut-point values for the COPM-P/S-scores based on either all positive answers or to the two highest, were 1.2 or 4.20 (COPM-P) and 1.67 or 5.80 (COPM-S), respectively. Conclusions: The capability of the COPM to detect changes in perceived occupational performance issues is supported. We recommend an MIC on 3.5 points on both scales.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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