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Enregistrement W4408019792 · doi:10.3389/fped.2025.1522475

Wheelchair use confidence scale for Arab pediatric manual wheelchair users: preliminary evaluation of its measurement properties

2025· article· en· W4408019792 sur OpenAlexaff
Hassan Izzeddin Sarsak, Paula W. Rushton

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWheelchairMedicinePhysical medicine and rehabilitationScale (ratio)Confidence intervalManual wheelchairPhysical therapyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction This study translated the pediatric Wheelchair Use Confidence Scale for Manual Wheelchair Users (WheelCon-M-P) into Arabic (WheelCon-M-A-P) and evaluated whether the translation produced scores similar to the original English version. Methods The English version was first translated into Arabic and then verified by back translation method by expert committee in the field of rehabilitation and wheelchair service provision. The final versions were administered to assess confidence with manual wheelchair use among children. Each participant was asked to complete both the WheelCon-M-P English version and the WheelCon-M-A-P Arabic version in a random sequence. Kappa statistics were used to quantify the level of agreement between scores obtained from both versions. Results Participants (n = 48) had an average age of 14.2 years, were all bilingual, and 54% were male. Kappa agreement obtained was 0.54 (95% confidence interval, 0.49–0.62) indicating significant moderate agreement between the two versions (p < 0.000). Discussion This study provides preliminary evidence of a valid WheelCon-M-A-P to assess confidence with manual wheelchair use among Arabic-speaking children. Future studies to further test its psychometric properties are crucial.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,222 · 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
Publié2025
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