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Enregistrement W4407266586

Family centered goalsetting and evaluation: Using standardized and individualized instruments

2012· article· en· W4407266586 sur OpenAlexaboutno aff
Bjørg Fallang, Sigrid Østensjø, Ingvil Øien

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandardized testPsychologyMedical physicsMedicineMathematics education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Exploring how function and activities in individualized and standardized measures are related to family-selected goals, and compare change scores between the instruments. Design and Methods: A quantitative study of individualized and standardized instruments. Materials: Thirteen children with CP, mean age two years eight months participating in family-centered rehabilitation program. Canadian Occupational Performance Measure (COPM), Goal Attainment Scaling (GAS), Pediatric Evaluation of Disability Inventory (PEDI) and Gross Motor Function Measure (GMFM-66). Result: Parents identified 53 problems in COPM and 74 GAS-goals mainly in the categories personal care, mobility and play. Fourty-five percent of family-selected GAS-goals corresponded with activityproblems in COPM and skills in PEDI, while 26 percent of goals corresponded with function in GMFM-66. Individualized and standardized measures identified clinical change (p>.002), but did not correlate. Correlation between frequency of attained goals and improved scores varied in the individual child. Conclusion: COPM and PEDI are to a larger degree than GMFM reflected in family-selected goals. COPM may ensure familycentered practice, by facilitating the familys identification of activityproblems. PEDI and GMFM secure opportunities for standardized evaluation over time. All measures were sensitive to change, and low correlations indicate that they incorporate different aspects of motor function.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,557
Tête enseignante GPT0,662
Écart entre enseignants0,106 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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