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Enregistrement W4317556605 · doi:10.1371/journal.pone.0267872

Factor structure of Participation Behavioural Questionnaire (PBQ) in patients with hand injuries

2023· article· en· W4317556605 sur OpenAlexafffund
Maryam Farzad, Joy C. MacDermid, Mehdi Rassafiani

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensSt Joseph's Health CentreMcMaster UniversitySt. Joseph's HospitalWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésExploratory factor analysisConfirmatory factor analysisCronbach's alphaPsychologyClinical psychologyRasch modelRehabilitationPsychometricsMedicineStructural equation modelingPhysical therapyDevelopmental psychologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Participation is considered a critical outcome of successful rehabilitation and should be evaluated. OBJECTIVE: We aimed to evaluate the structural validity of the Participation Behaviour Questionnaire (PBQ) in people with hand injuries. METHODOLOGY: The PBQ contains 30 items that measure participation as conceptualized in the ICF. PBQ was developed with Rasch analysis to measure participation in hand injured. A sample of 404 patients with hand injuries and a mean age of 37 (16.0) participated and was randomly split for exploratory and confirmatory factor analysis (EFA/CFA). RESULTS: Both EFA and CFA confirmed a four factor-solution. These factors were named: Social Participation and Interpersonal Relationships, Autonomy and Role, Subjective Satisfaction with Participation, Recreational, Sport, and Leisure Time. The value of Cronbach's alpha was 0.96 for the total scale and >0.85 for each subscale. CONCLUSIONS: The structural validity of the PBQ was confirmed using both EFA and CFA. The PBQ measures four dimensions of participation.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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