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Enregistrement W4416221268 · doi:10.1101/2025.11.12.25340122

A Delphi Study to establish consensus on an Australasian minimum dataset for paediatric stroke rehabilitation

2025· preprint· W4416221268 sur OpenAlexaboutno aff
Frank Muscara, Adam Scheinberg, Catherine O’Sullivan, Suzi Drevensek, Sarah Knight, Sam Armstrong, Jimmy Chong, Monica S. Cooper, Jennifer Harben, A. Micheil Innes, Erin Lunn, Divyagowri Manila, Ray Russo, Amy Shaw, Mark T. Mackay

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationDelphi methodDelphiStroke (engine)Functional Independence MeasureMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background This study aimed to develop a consensus-derived minimum dataset (MDS) for childhood stroke to establish an agreed set of tools to measure key functional outcomes identified as important by childhood stroke survivors and their families. Methods A steering group comprising clinicians of varying rehabilitation disciplines, as well as families with lived experience, was established to oversee the modified Delphi process. Consultations with parents and young people with lived experience determined key functional outcomes of importance to families throughout rehabilitation. Based on this information, a prospective survey-based Delphi process was conducted, to reach consensus for an Australasian MDS for paediatric stroke rehabilitation. An advisory group comprising specialist rehabilitation clinicians from nine rehabilitation services across Australia and New Zealand responded to three surveys, which aimed to reach consensus on the key functional outcomes that are important to measure, the tools to measure these outcomes, and the timepoints for measurement. After each survey, the steering group collated and analysed the data, and confirmed the content of subsequent surveys. Results Seventy-three participants from 12 rehabilitation disciplines participated. After Survey 3, consensus was reached on the measures for 14 (64%) of 22 functional outcomes in the pre-school age band, and 20 (50%) of the 40 potential measures in the school-aged band. The Canadian Occupational Performance Measure (COPM) was identified as a particularly valuable tool, achieving broad consensus due to its clinical utility, flexibility, and alignment with outcomes of importance to families and clinicians. Agreement on tools to measure other functional outcomes, particularly body function outcomes, reached lower levels of consensus. Conclusions The agreement on the best measurement tools to be included in a MDS represents an important advancement in paediatric stroke rehabilitation research. The current findings provide a foundation for transformative improvements in future research, and in the care of children recovering from stroke.

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)0,395
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,299
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3950,299
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,311 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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