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Enregistrement W4412418491 · doi:10.1016/j.apmr.2025.06.009

Development and Evaluation of an Item Pool of “Movement-Related Body Functions in the Context of Task Performance”

2025· article· en· W4412418491 sur OpenAlexfundno aff
M.J. Mulcahey, Nicole Gerhardt, Rachel Y. Kim, Namrata Grampurohit, Maclain Capron

Notice bibliographique

RevueArchives of Physical Medicine and Rehabilitation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAbbVieCraig H. Neilsen FoundationAmerican Occupational Therapy FoundationUniversity at BuffaloSpinal Cord Injury Canada
Mots-clésContext (archaeology)Task (project management)Movement (music)Physical medicine and rehabilitationRehabilitationPsychologyPhysical therapyMedicineGeographyEngineeringArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The study aimed to describe the development and evaluation of an item pool for a new performance-based clinical outcome assessment (COA), the Spinal Cord Injury Movement Index (SCI-MovIn). DESIGN: Iterative focus groups, one-on-one consultations and field-testing sessions were used to develop the conceptual model for the SCI-MovIn measurement construct, establish an item pool consisting of candidate items with 5 response categories, and create standardized guidelines for set-up, administration, and scoring. Trained therapists administered 61 items to individuals with spinal cord injury (SCI) for inter- and intrarater reliability testing. SETTING: Academic institution in an urban area. PARTICIPANTS: Professionals with measurement/SCI expertise participated in focus groups. Individuals with SCI engaged in field-testing and reliability testing sessions. MAIN OUTCOME MEASURE(S): Total percent exact agreement between paired raters was calculated. Cronbach's alpha (α) and intraclass correlation coefficient (ICC) with 95% confidence interval (CI) were used to examine internal consistency. Intra- and interrater reliability were measured using ICCs. RESULTS: Through iterative focus groups with 18 SCI/measurement professionals and 24 field-testing sessions with 10 individuals with SCI, 226 items were developed, 132 of which were eliminated. The reliability testing sample consisted of 33 adults who sustained SCI an average of 13.2 years before participation. Of the 1215 paired scores from administration of 61 SCI-MovIn items, raters' scores were identical for 833 (68.6%). Internal consistency was high (α=0.948). Reliability of repeated SCI-MovIn scores was high for both intrarater (ICC=0.992; CI=0.983-0.996) and interrater (ICC=0.887; CI=0.873-0.899) reliability. CONCLUSION: The next step is a large-scale study to transform the item pool into a calibrated item bank from which tailored short forms can be developed.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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