Issues for selection of outcome measures in stroke rehabilitation: ICF activity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the psychometric and administrative properties of outcome measures in the WHO International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) Activity category used in stroke rehabilitation research and reported in the published literature. METHOD: Critical review and synthesis of measurement properties for nine commonly reported instruments in the stroke rehabilitation literature. Each instrument was rated using the eight evaluation criteria proposed by the UK Health Technology Assessment (HTA) programme. The instruments were also assessed for the rigour with which their reliability, validity and responsiveness were reported in the published literature. RESULTS: The reporting of specific measurement qualities for outcome instruments was relatively consistent across measures located within the same general ICF category. There was evidence to suggest that the measures were responsive to change as well as being valid and reliable tools. The best available instruments were associated with the assessment of activities of daily living, balance (static and dynamic), functional independence, and functional mobility. CONCLUSIONS: Given the diversity that exists among available measures, the reader is encouraged to examine carefully the nature and scope of outcome measurement used in reporting the strength of evidence for improved functional activity in stroke rehabilitation. However, there appears to be good consensus regarding the most important indicators of successful rehabilitation outcome, especially in the case of functional mobility.
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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 | 0,483 | 0,696 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| 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 ».