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Enregistrement W4391144037 · doi:10.3389/fneur.2023.1280225

Convergent validity and responsiveness of The Standing and Walking Assessment Tool (SWAT) among individuals with non-traumatic spinal cord injury

2024· article· en· W4391144037 sur OpenAlexafffund
Mohammad Alavinia, Farnoosh Farahani, Kristin E. Musselman, Kristina Plourde, Maryam Omidvar, Molly C. Verrier, Saina Aliabadi, B. Catharine Craven

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteUniversity Health Network
Organismes subventionnairesOntario Neurotrauma FoundationUniversity Health Network FoundationUniversity Health Network
Mots-clésSpinal cord injuryPhysical therapyMedicineRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationConvergent validityPsychologyPsychometricsSpinal cordClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim This study aimed to (1) describe the use of the Standing and Walking Assessment Tool (SWAT) among individuals with non-traumatic spinal cord injury or disease (NT-SCI/D); (2) evaluate the convergent validity of SWAT for use among inpatients with NT-SCI/D; (3) describe SWAT responsiveness; and (4) explore the relationship between hours of walking therapy and SWAT change. Methods A quality improvement project was conducted at the University Health Network between 2019 and 2022. Participants’ demographics and impairments data, rehabilitation length of stay, and FIM scores were obtained from the National Rehabilitation Reporting System. The walking measure data were collected by therapists as part of routine practice. Hours of part- or whole-gait practice were abstracted from medical records. To determine convergent validity, Spearman’s correlation coefficients were calculated between SWAT stages (admission and discharge) and the walking measures. The change in SWAT levels was calculated to determine responsiveness. Spearman’s correlation coefficient was calculated between SWAT change and hours of walking therapy. Results Among adult NT-SCI/D participants with potential walking capacity (SWAT≥1B), the majority were classified as American Spinal Injury Association (ASIA) Impairment Scale D (AIS D) at admission. The SWAT category of 1C (N = 100, 18%) was the most frequent at admission. The most frequent SWAT stage at discharge was 3C among participants with NT-SCI/D, with positive conversions in SWAT stages from admission to discharge (N = 276, 33%). The mean change in SWAT score was 3 for participants with T-SCI and NT-SCI/D. Moderate correlations between SWAT stages and walking measures were observed. The correlation of hours of gait therapy with the SWAT change (admission to discharge) was 0.44 (p < 0001). Conclusion The SWAT has sufficient convergent validity and responsiveness for describing standing and walking recovery and communicating/monitoring rehabilitation progress among patients with NT-SCI/D.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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