MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283320623 · doi:10.2196/38101

Mobility-Focused Physical Outcome Measures Over Telecommunication Technology (Zoom): Intra and Interrater Reliability Trial

2022· article· en· W4283320623 sur OpenAlexaffvenue
Marie‐Louise Bird, Felix Peel, Matthew Schmidt, Natalie A. Fini, Emily Ramage, Brodie M. Sakakibara, Dawn B. Simpson, Carey Mather, Dominique A. Cadilhac, Kdk Ahuja, Heather Bridgman, Coralie English

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationInter-rater reliabilityStopwatchReliability (semiconductor)Physical therapyTelehealthPhysical medicine and rehabilitationIntra-rater reliabilityPsychologyRehabilitationMedicinePsychometricsTelemedicineStatisticsHealth careRating scaleMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rehabilitation provided via telehealth offers an alternative to currently limited in-person health care. Effective rehabilitation depends on accurate and relevant assessments that reliably measure changes in function over time. The reliability of a suite of relevant assessments to measure the impact of rehabilitation on physical function is unknown. OBJECTIVE: We aimed to measure the intrarater reliability of mobility-focused physical outcome measures delivered via Zoom (a commonly used telecommunication platform) and interrater reliability, comparing Zoom with in-person measures. METHODS: In this reliability trial, healthy volunteers were recruited to complete 7 mobility-focused outcome measures in view of a laptop, under instructions from a remotely based researcher who undertook the remote evaluations. An in-person researcher (providing the benchmark scores) concurrently recorded their scores. Interrater and intrarater reliability were assessed for Grip Strength, Functional Reach Test, 5-Time Sit to Stand, 3- and 4-Meter Walks and Timed Up and Go, using intraclass correlation coefficients (ICC) and Bland-Altman plots. These tests were chosen because they cover a wide array of physical mobility, strength, and balance constructs; require little to no assistance from a clinician; can be performed in the limits of a home environment; and are likely to be feasible over a telehealth delivery mode. RESULTS: A total of 30 participants (mean age 36.2, SD 12.5 years; n=19, 63% male) completed all assessments. Interrater reliability was excellent for Grip Strength (ICC=0.99) and Functional Reach Test (ICC=0.99), good for 5-Time Sit to Stand (ICC=0.842) and 4-Meter Walk (ICC=0.76), moderate for Timed Up and Go (ICC=0.64), and poor for 3-Meter Walk (ICC=-0.46). Intrarater reliability, accessed by the remote researcher, was excellent for Grip Strength (ICC=0.91); good for Timed Up and Go, 3-Meter Walk, 4-Meter Walk, and Functional Reach (ICC=0.84-0.89); and moderate for 5-Time Sit to Stand (ICC=0.67). Although recorded simultaneously, the following time-based assessments were recorded as significantly longer via Zoom: 5-Time Sit to Stand (1.2 seconds), Timed Up and Go (1.0 seconds), and 3-Meter Walk (1.3 seconds). CONCLUSIONS: Untimed mobility-focused physical outcome measures have excellent interrater reliability between in-person and telehealth measurements. Timed outcome measures took approximately 1 second longer via Zoom, reducing the reliability of tests with a shorter duration. Small time differences favoring in-person attendance are of a similar magnitude to clinically important differences, indicating assessments undertaken using telecommunications technology (Zoom) cannot be compared directly with face-to-face delivery. This has implications for clinicians using blended (ie, some face-to-face and some via the internet) assessments. High intrarater reliability of mobility-focused physical outcome measures has been demonstrated in this study.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,338 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Rehabilitation and Assistive TechnologiesMême sujetTelemedicine and Telehealth ImplementationTravaux en français237 207