Information bias in the Canadian occupational performance measure: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The Canadian Occupational Performance Measure (COPM) is designed to measure outcomes from client-centred occupational therapy. We explored clients' views and experiences of participating in an initial COPM assessment in order to examine the potential information bias which may influence COPM scores. Material and methods: We used qualitative methods to analyse semi-structured interviews (qualitative thematic analysis) on clients at a typical Japanese rehabilitation hospital, to examine the potential information bias affecting their scores in their initial COPM assessment. Results: 19 of 20 clients (13 men; 7 women, aged 19-84 years) demonstrated potential sources of information bias in their COPM scores. We identified 15 sources of information bias, grouped into three domains: (1) bias during the selection of occupational areas (Misunderstanding client-centeredness, Misunderstanding meaningfulness, Misunderstanding occupation, and Composite occupations), (2) bias during the scoring of performance and satisfaction (Imaginary scores, Confusing scores of performance or satisfaction with importance, Ambiguous scores, Hopeful scores, Target scores, Emotional scores, Considerate scores and Humbleness scores) and (3) bias interfering future scoring (Changes in selected occupation, Forgotten scores, Ceiling effects). Conclusion: This study identifies potential sources of bias affecting COPM scores, and taking account of this result would facilitate better collaboration with clients through COPM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».