Psychometric properties and clinical usability of the cognition in daily life scale in patients with acquired brain injury in clinical care settings
Notice bibliographique
Résumé
Objective Evaluate the internal consistency, inter-rater and test–retest reliability, convergent and divergent validity and clinical usability of the Cognition in Daily Life scale for patients with acquired brain injury. Design Validation study. Participants A total of 75 patients with acquired brain injury (mostly male [ n = 47, 68%]; mean age 67 years) were recruited from inpatient care facilities. Sixty participants (81%) had sustained a stroke. Main measures Outcome measure: Cognition in Daily Life scale. Reference measures: Utrecht Scale for Rehabilitation-Cognition subscale, Montreal Cognitive Assessment, Barthel Index, Hospital Anxiety and Depression Scale and Fatigue Severity Scale. Results After removing redundant items, all subscales of the Cognition in Daily Life scale demonstrated satisfactory internal consistency. Test–retest reliability was good (intraclass correlation coefficient [ICC] = 0.847), and inter-rater reliability was moderate (ICC = 0.615). Convergent validity was confirmed through moderately strong correlations between most subscales of the Cognition in Daily Life Scale and other measures of cognition. Cognition in Daily Life subscales generally did not correlate with the Hospital Anxiety and Depression Scale and Fatigue Severity Scale, indicating divergent validity. Moderate correlations with the Barthel Index suggested related, but distinct constructs. Clinicians found the Cognition in Daily Life scale easy to administer and relevant for practice, though time-consuming. They suggested layout improvements for greater usability. Conclusion The Cognition in Daily Life scale is adequately valid, reliable and clinically usable for assessing cognition in daily life in patients with acquired brain injury in a clinical setting. Future research needs to evaluate the scale's sensitivity to change and its performance in other settings and populations.
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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 | 0,011 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».