A comparison of the PEDro and Downs and Black quality assessment tools using the acquired brain injury intervention literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to examine the correlation between the Physiotherapy Evidence Database (PEDro) and the Downs and Black (D&B) quality assessment scale and the PEDro and a modified D&B assessment scores in a research synthesis of the ABI literature. METHODS AND MAIN OUTCOMES: A systematic review of the literature from 1980-2007 was conducted looking at treatment interventions following an ABI published in peer-reviewed English language journals. Of the articles chosen for inclusion in the study, 165 were identified as randomised controlled trials (RCT). All RCTs were scored using two quality assessment tools: the PEDro and D&B quality assessment scales. Items from these two scales were compared to identify which questions addressed similar information. RESULTS: The association between the overall PEDro and D&B scores was moderately high (r = 0.71, p < 0.01) indicating a significant relationship between these two quality assessment tools. When considering the modified D&B scores, which contained a subset of questions deemed most comparable to the PEDro scale, the correlation between the two was also moderately high (r = 0.68, p < 0.01). CONCLUSIONS: Further analysis is required to investigate the strength of the relationship between these two scales in the assessment of RCTs.
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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 | 0,183 | 0,382 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».