The MacHAND performance assessment (MPA): Development and psychometric testing of the short English version (MPA-S) for the traumatic hand injury population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hand injuries are the most common work-related injuries in Canada, causing significant functional limitations, occupational performance issues, and delaying return to work. Standardized hand function measures are essential for guiding interventions, clinical decisions, and cost-effective care. However, few assessments have been developed for traumatic hand injuries, with even fewer being performance-based outcome (PerfOs) assessments. The MacHAND performance assessment (MPA) is a PerfO developed to evaluate hand function in the traumatic hand injury population. PURPOSE: To revise the MPA instructions and scoring manual (MPA 2.0), produce a shortened version (MPA-S), and evaluate its psychometric properties in adults with traumatic hand injuries. STUDY DESIGN: Mixed method. METHODS: The original MPA instruction's and scoring manual was revised to ensure language consistency, update pictures, and provide identical 3D-printed versions where appropriate (MPA 2.0). To produce the MPA-S, a combined statistical and Delphi approach with rehabilitation experts was used. An existing dataset from the original MPA was then used to determine MPA-S internal consistency, test-retest, and inter-rater reliability for the traumatic hand injury population and agreement with the MPA. Evidence-based dissemination strategies were used to promote clinical and research adoption. RESULTS: For the MPA-S, 10 items were retained for dominant and eight items for nondominant hand testing. The MPA-S showed good internal consistency (Cronbach's alpha and 95% CI: dominant hand: 0.85 [0.78, 0.90], nondominant hand: 0.88 [0.79, 0.92]), excellent test-retest reliability (r = 0.97, 95% CI [0.85, 1]), and inter-rater reliability (ICC 0.98, 95% CI [0.97, 0.99]), and the mixed-effects limits of agreement plots show good agreement with the MPA. CONCLUSIONS: The MPA-S is one of the quickest task-based PerfOs to administer, uses many 3D-printed components, and everyday objects, making it highly accessible and affordable. We believe the MPA 2.0, the creation of the MPA-S, and targeted dissemination strategies will increase clinical and research uptake.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».