Reliability and Validity of the Oxford Visual Perception Screen in Sub-Acute Adult Stroke Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Due to a lack of time-efficient standardised assessments, there is a high risk of unidentified visual perception difficulties in stroke survivors. The Oxford Visual Perception Screen (OxVPS) is a 15-minute performance-based screen for visual perception difficulties through tasks like picture naming and face recognition. In this cross-sectional study, the inter-rater reliability, convergent and discriminant validity of the OxVPS was evaluated in 161 stroke survivors in three UK rehabilitation units. Inclusion criteria were stroke survivors aged 18 years or over with sufficient understanding of English, ability to concentrate for 15-minutes, and capacity to consent. Video-recordings of OxVPS assessments were rated by an independent rater for inter-rater reliability. Convergent validity was assessed by comparing OxVPS scores with the Rivermead Perceptual Assessment Battery (RPAB), a 45–90-minute battery of visual perceptual tasks. Discriminant validity compared OxVPS scores with performance on the Blind Montreal Cognitive Assessment (MOCA-B) for cognition and with the Visual Impairment Screening Assessment (VISA) for sensory vision. Inter-rater reliability showed equivalent ratings (N=107, t(106)=-14.77, p <.001) and mean difference of -0.01 point on a 10-point scale in a Bland-Altman analysis (95% Confidence Interval [CI]: -0.14-0.13). Convergent and discriminant validity demonstrated a high correlation of .78 (N=58, 95% CI: .65-.86) between OxVPS and RPAB, lower correlations of .52 with MOCA-B scores (N=113, 95% CI: .37-.64) and .39 with VISA scores (N=110, 95% CI: .22-.54). Data indicates good inter-rater reliability and evidence that OxVPS predominantly measures visual perception difficulties (convergent validity) in stroke survivors and less so cognition or sensory vision (discriminant validity).
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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».