Translation, reliability, and validation of the Dutch Safe Use of Mobility Aid Checklist (SUMAC-NL) for walker use in people living with dementia
Notice bibliographique
Résumé
Background: People with dementia have a yearly risk of falling of 60 to 80 percent. Therefore, a walker is often recommended. However, the use of a walker in people with dementia is associated with a threefold increased odds of falls compared to their healthy peers who walk with a walker. Assessing walking skills with a walker can improve the quality of advice on its use. Therefore, a tool to assess functional walking skills with a walker is needed. The SUMAC was developed to fill this gap. So far, there is no Dutch instrument available that can assess functional walking skills with a walker in people with dementia. Methods: Reliability was evaluated by scoring videos of people with dementia (n = 9) using a walker performing the SUMAC-NL. ICC was used to assess inter-rater and test-retest reliability. An expert panel (n = 8) evaluated the content validity using the content validity index (CVI) and the content validity ratio (CVR). Results: Inter-rater reliability of the SUMAC-NL was statistically significant for the physical function (PF) domain (ICC = 0.94, 95%CI (0.84, 0.98, p < 0.001) and for the interaction with equipment (EQ) domain (ICC = 0.79, 95%CI (0.49 - 0.95), p < 0.001). Test-retest reliability was statistically significant for both the PF domain (ICC = 0.95, 95%CI (0.89, 0.99), p < 0.001) and EQ domain (ICC = 0.92, 95%CI (0.82, 0.98), p < 0.001). The SUMAC-NL shows content validity with a CVI >0.79 for both domains and a CVR of 0.53 on the PF domain and 0.78 on the EQ domain. Conclusions: The SUMAC-NL shows good to excellent reliability and content validity for both the PF and the EQ domain. The SUMAC-NL seems to be a promising tool to assess walking with a walker in people with dementia in the Netherlands.
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 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 | 0,026 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».