Measurement Properties of Remotely or Self-Administered Lower Extremity Mobility Performance Measures in Adults: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: For individuals who face barriers to care assessment, there is a need for remote administration or self-administration of physical performance measures that assess mobility to determine current functional status and to monitor and predict future changes in functional status. The primary purpose of this review is to evaluate the available measurement properties of scores for remotely or self-administered lower extremity mobility performance measures in adults. This review also outlines the test procedures and population suitability of these measures. METHODS: Data sources were Ovid MEDLINE, Ovid Embase, EBSCOhost CINAHL, Ovid AMED, and Cochrane CENTRAL-which were searched from inception to January 26, 2021-and the reference lists of relevant studies. Two individuals independently screened studies that assessed at least 1 prespecified measurement property of scores for a remote and/or self-administered lower extremity physical performance measure assessing mobility in an adult population. Two individuals independently extracted data on study characteristics, measurement properties, feasibility, and interpretability using piloted extraction forms. The COSMIN (COnsensus-based Standards for the selection of health Measurement INstruments) Risk of Bias tool was used to assess methodological quality. Data were qualitatively summarized, and results were compared against COSMIN's criteria for good measurement properties. Level of evidence was determined using COSMIN's modified GRADE approach. RESULTS: Fourteen studies detailing 19 outcome measures were included. Many studies displayed "sufficient" measurement properties based on COSMIN's criteria; however, risk of bias for most of the included studies was rated adequate or doubtful. CONCLUSION: Clinicians and researchers can consider the measurement properties of scores and feasibility of different approaches presented in this review when determining how to assess or monitor mobility in adult populations. IMPACT: Assessing mobility via remote or self-administered physical performance measures in adult populations appears to be feasible using a variety of methods including simple tools (chair, stopwatch), videoconferencing, and smartphone applications. This strategy may be particularly valuable for self-management of chronic conditions and decreasing barriers to accessing care.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».