Psychometric Properties of the Balance Self-Efficacy Scale in People With Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate the psychometric properties of the balance self-efficacy (BSE) scale in people with stroke. METHODS: This is a cross-sectional study held in a university-based rehabilitation center. Sixty- three people with stroke and 30 healthy older adults were included from the community dwelling. The people with stroke underwent the following assessments in a random order: the BSE, Fugl-Meyer Assessment of Lower Extremity (FMA-LE), muscle strength of plantar flexors and dorsiflexors, Montreal Cognitive Assessment, Berg Balance Scale, Limit of Stability (LOS), Foot and Ankle Ability Measure (FAAM), 12-Item Short Form Survey (SF-12) version 2, and Oxford Participation and Activities Questionnaire (Ox-PAQ). The healthy older adults were assessed with BSE. RESULTS: The BSE scale demonstrated good test-retest reliability (intraclass correlation coefficient= 0.796) with minimal detectable change at a 95% confidence interval of 433.74 and cut-off score of 1,225, which best differentiated between people with stroke and healthy older adults. The BSE score was significantly correlated with the FMA-LE score, muscle strength of the affected side ankle dorsiflexor and plantar flexor, LOS parameter, FAAM, SF- 12, and Ox-PAQ scores. Conclusion: The BSE scale is a reliable clinical tool with good test-retest reliability. The BSE scores were significantly correlated with other outcome measures that assess motor functions, balance, and quality of life. It is a simple and easy-to-administer outcome measure for assessing BSE in people with stroke.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».