International Classification of Function, Disability and Health (ICF) Word Mapping to Determine the Human Functioning Associated with Upper Extremity Surgery for Tetraplegia
Notice bibliographique
Résumé
Understanding human functioning and disablement, the contributing factors and their interactions in individuals with tetraplegia is important since elective upper extremity (UE) reconstructive surgery is now offered earlier after injury prior to full recognition of what lies ahead. Qualitative and quantitative data were available from a prior series of mixed methods studies, including a case series design capturing the patients’ lived-experience perspectives of nerve or tendon transfer surgery, or not as the case may be. The objective of this study was to perform secondary data analysis to determine whether the recommended outcome tools being used by clinicians reflect the all important domains of functioning identified by people with tetraplegia who were considering UE reconstructive procedures. The original 18 candidate themes derived from qualitative analysis were reviewed in retrospect, along with a content analysis of the tools’ questions, undertaking word mapping links to the ICF taxonomy. The outcomes tools included in the content analysis were the Canadian Occupational Performance Measure, the Capabilities of Upper Extremity Questionnaire, The Personal Wellbeing Index, and the Grasp and Release Test. Comparison between clinical outcomes tools and the patient lived-experience data uniquely identified links to Chapter1 (b) Mental functions, which include consciousness, orientation, temperament/personality, energy/drive, and higher-level cognition.
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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 | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».