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Enregistrement W4328124768 · doi:10.1080/1091367x.2023.2192194

Adaptation to Spanish and Validity by Wearable Sensors of the Physical Activity Recall Assessment for People with Spinal Cord Injury

2023· article· en· W4328124768 sur OpenAlexaff
Alex Castan, Eloy Opisso, Andrés Chamarro Lusar, Kathleen A. Martin Ginis, Joan Saurí

Notice bibliographique

RevueMeasurement in Physical Education and Exercise Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationSpinal cord injuryPsychologyReliability (semiconductor)Physical medicine and rehabilitationWearable computerPhysical therapyPhysical activityRecallPsychometricsDevelopmental psychologyMedicineSpinal cordComputer scienceCognitive psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

No Spanish-language tool exists to assess physical activity in people with spinal cord injuries. This work aimed to provide a valid Spanish version of the Physical Activity Recall Assessment for People with Spinal Cord Injury (PARA-SCI). It was conducted in three phases. First, translation and cross-cultural adaptation. Second, a reliability assessment through inter-rater reliability (n = 25) and test – retest reliability (n = 50). Third, validity assessment, comparing PARA-SCI-Spanish and wearable sensors (n = 13), as well as analyzing PARA-SCI-Spanish results between known groups (n = 235). Intraclass correlation coefficients ranged from 0.36 to 0.95. The correlations between the wearable sensors and the PARA-SCI-Spanish were r = 0.67, p = .005 (moderate to vigorous physical activity) and r = 0.62, p = .01 (total activity). The known-groups analyses demonstrated differences in accord with previous research and not differing according to the interview mode. The PARA-SCI-Spanish was a reliable and valid tool in telephone and face-to-face interviews.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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