Adaptation transculturelle et validation du questionnaire Upper Limb Functional Index (ULFI) pour la population canadienne française
Notice bibliographique
Résumé
Les troubles musculo-squelettiques du membre supérieur (TMS-MS) peuvent avoir un impact négatif sur l'autonomie d’une personne. À ce jour, il n’existe pas d’outils en français évaluant les limitations d'activités et les restrictions de participation, disposant de bonnes propriétés métrologiques et d'applicabilité dans un contexte clinique marqué par des contraintes de temps. L’Upper Limb Functional Index (ULFI), qui présente de bonnes qualités métrologiques et applicabilité clinique adéquate, s'avère un outil intéressant pour les ergothérapeutes de par son approche centrée sur la personne. Toutefois, il n'était disponible qu'en anglais et en espagnol. La présente recherche, constituée de deux études, visait à adapter l’ULFI à la population canadienne française et à évaluer ses propriétés métrologiques et son applicabilité clinique. La première étude a examiné sa cohérence interne, sa validité convergente et son applicabilité clinique auprès de 50 patients bilingues atteints de TMS-MS. La seconde étude visait à analyser sa fidélité test-retest et sa sensibilité au changement auprès de 60 patients francophones. Les résultats ont révélé que l'ULFI-CF possède des propriétés métrologiques solides : une cohérence interne élevée (α de Cronbach = 0,93), une excellente fidélité test-retest (CCI = 0,87-0,95), une excellente validité convergente (r = 0,70-0,85) et une sensibilité au changement de bonne à excellente (tailles d'effet = 0,49-0,88 et r = 0,64 pour la section 1). L'ULFI-CF démontre également une bonne applicabilité clinique. En conclusion, l’ULFI-CF s’avère un outil pertinent pour les cliniciens œuvrant auprès d’une clientèle canadienne française souffrant d'un TMS-MS dans un contexte clinique marqué par des contraintes de temps.
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 | 0,015 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».