Development and validation of a tool for the assessment of psychiatric disability in patients with traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Background: Generic instruments recommended for disability assessment are not useful in delineating the exact contribution of psychiatric disability to total disability following traumatic brain injury (TBI). Aim: To develop and validate a tool to assess psychiatric disability due to the behavioral and cognitive impairments following TBI, named the Cognitive and Behavioral Inventory (CBI). Methods: The study was conducted in a tertiary care hospital in South India. The development of the tool was performed after a thorough literature search and discussions with experts. The face, content, and linguistic validity of the tool were established. Criterion validity was established by correlation with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Neuropsychiatry Inventory Questionnaire (NPI-Q) for cognitive and behavioral domains, respectively. The Intraclass correlation was calculated to assess the inter-rater reliability. Results: The item-level content validity index of the tool ranged from 1 to 0.86. The scale-level content validity index, calculated using the averaging and universal agreement method, was 0.97 and 0.88, respectively. The point estimate of criterion validity assessed using Pearson's correlation coefficient for the cognitive domain of the tool with MoCA was 0.87, and the behavioral domain of the tool with NPI-Q was 0.79. The intraclass correlation coefficients for the full scale, behavioral domain, and cognitive domain were all 0.99. Conclusion: CBI is a tool with high face, content, linguistic, and criterion validity, as well as good interrater reliability. It can be used to assess the behavioral and cognitive impairments following TBI, and thus psychiatric disability, in a very short time by a clinician.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».