Reliability and Validity of the Vividness of Motor Imagery Questionnaire-2 in Individuals With Neurological Motor Impairments: A Preliminary Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Motor imagery (MI) is a cost-effective technique in neurorehabilitation to promote motor learning. The Vividness of Motor Imagery Questionnaire-2 (VMIQ-2) is a reliable and valid tool to assess MI ability in athletes and healthy individuals to improve motor performance. However, its reliability and validity have not been established in individuals with neurological motor impairments. Therefore, this study estimated the test-retest reliability of VMIQ-2 and its concurrent validity with the Kinesthetic and Visual Imagery Questionnaire-10 (KVIQ-10). Methods: A convenience sample of 33 individuals diagnosed with neurological motor impairments was recruited. The researcher administered the KVIQ-10 and the self-reported VMIQ-2 was completed electronically twice, 5–14 days apart. The scores of VMIQ-2 were correlated with KVIQ-10 to determine its concurrent validity, and the test-retest reliability of the total VMIQ-2 and its subscales was also calculated. Bland-Altman analysis was used to identify the differences between the two measures and a two-way mixed random effects model was used to establish the intra-class correlation coefficient (ICC) between them. Results: The VMIQ-2 and KVIQ-10 demonstrated a statistically significant negative correlation with a moderate effect size ( r = −0.36). The test-retest reliability of VMIQ-2 was high (ICC: 0.87) and the test-retest reliability of each subscale also demonstrated moderate-to-high reliability. The ICC values indicated poor reliability between the two measures while the Bland-Altman analysis indicated no consistent bias of using VMIQ-2 or KVIQ-10 in individuals with neurological motor impairments. Conclusions: Unlike the currently utilized tools, the VMIQ-2 is the first self-reported, reliable, and valid MI assessment tool for individuals with neurological motor impairments. The uniqueness of the VMIQ-2 is that it distinguishes between the different MI perspectives (i.e., internal visual and external visual). Additionally, VMIQ-2 could be an efficient, time-saving electronic measurement tool for use in clinics and telerehabilitation to assess clients' appropriateness for motor imagery practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».