MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4241846038 · doi:10.1093/geront/gnw162.1079

VALIDATION OF FUNCTION ASSESSMENT SCALE FOR ELDERS IN OLD AGE HOMES IN INDIA

2016· article· en· W4241846038 sur OpenAlexaff
Keiko Katagiri, John Parsons, Jihoon Lee, Pauli Gardner, Radha Thevannoor

Notice bibliographique

RevueThe Gerontologist · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScale (ratio)GerontologyFunction (biology)GeographyMedicineCartographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Balaswamy, OSU, Columbus, Ohio Developing instruments locally increases the relevance and appropriateness of adapting assessment tools considered to be 'gold standards'. Although the most widely used SF-36 has been modified by WHO for cross-cultural assessments, it still contains many western culture-specific task questions that are inapplicable to elders in developing countries. This study aims to develop and validate a new function assessment (FA) scale suitable for elders living in institutional settings in India. To increase content validity, data was collected from 15 elderly residents who listed culture-specific tasks that were important to them, which was analyzed to generate a FA questionnaire in local language. This FA survey was administered to 82 residents who shared rooms using convenience sampling. Results showed strong correlation between self-assessment and functional ability rated by cohabiting residents (.89), and high reliability of FA measure ( = .82). Findings have implications for developing need based services and increasing funds for NPO.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,329 · 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.

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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe GerontologistMême sujetHealth and Well-being StudiesTravaux en français237 207