Method Article

מערכת בדיקות אדפטיבי ממוחשב של הערכה תפקודית של שבץ

DOI:

10.3791/58137

⸱

January 7th, 2019

 ,  ,  ,  , 
1School of Occupational Therapy, College of Medicine, National Taiwan University, 2Research Center for Psychological and Educational Testing, National Taiwan Normal University, 3Department of Occupational Therapy, College of Medicine, Fu Jen Catholic University, 4Department of Physical Medicine and Rehabilitation, National Taiwan University Hospital, 5Department of Occupational Therapy, College of Medical and Health Science, Asia University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

כאן, אנו מציגים פרוטוקול לפתח למערכת הממוחשבת של בדיקות מסתגלת המבדק פונקציונלי של שבץ (החתול-FAS). החתול-FAS יכול להעריך בו זמנית ארבע פונקציות (שתי פונקציות מוטוריות [העליון והתחתון הגפיים] שליטה בתנוחה, פעולות יומיומיות בסיסיות) עם מספיק אמינות ויעילות ניהולית.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

למערכת הממוחשבת של בדיקות מסתגלת המבדק פונקציונלי של שבץ (החתול-FAS) יכול להעריך בו זמנית ארבע פונקציות (מנוע פונקציות של העליון והתחתון הגפיים, שליטה בתנוחה, פעולות יומיומיות בסיסיות) עם מספיק אמינות ויעילות ניהולית. חתול, שיטת מדידה מודרניים, שואפת לספק הערכה אמינה מרמת שתסמנו פונקצית במהירות. החתול מנהלת רק כמה פריטים אשר קשיים פריט תואם רמת הנוסחים תפקוד, לפיכך, הפריטים מנוהל של החתול יכול לספק מידע מספיק כדי להעריך באופן אמין לרמת של המאובחן תפקוד תוך זמן קצר. החתול-FAS פותחה באמצעות ארבעה שלבים: (1) קביעת הבנק פריט, (2) קביעת הכללים עצירה, (3) אימות של החתול-FAS ו (4) הקמת פלטפורמה של ממשל מקוון. התוצאות של מחקר זה מציינים כי החתול-FAS יש מספיק יעילות מנהלית (המספר הממוצע של פריטים = 8.5) ואמינות (ברמת הקבוצה Rasch אמינות: 0.88 - 0.93; ברמת הפרט Rasch אמינות: ≥70% מהחולים היו Rasch אמינות ציון ≥0.90) להעריך בו זמנית ארבע פונקציות בחולים עם שבץ מוחי. בנוסף, מכיוון החתול-FAS מבחן מבוסס מחשב, החתול-FAS יש שלושה יתרונות נוספים: לחישוב האוטומטי של ציונים, אחסון מיידית של נתונים קל ייצוא של הנתונים. יתרונות אלה של החתול-FAS יהיה מועיל ניהול נתונים עבור קלינאים וחוקרים.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

בתפקוד של העליון והתחתון הגפיים (זה לא באופי ו- LE), שליטה בתנוחה, בסיסי פעולות יומיומיות (BADL) הם sequelae הגדולות של קו1,2,3. ההערכה של פונקציות אלה ארבעה בחולים עם קו יסוד לרופאים לקבל הערכה של חולים רמות של תפקוד, לקבוע מטרות הטיפול ותוכניות, לפקח על מסלולים האורך של פונקציות אלו.

Fugl-מאייר הערכה (FM),4 בסולם הערכה בתנוחה שבץ בחולים (PASS),5 , מדד Barthel (BI)6 יש סגולות טובות פסיכומטרי כדי להעריך את מורה/LE בפעולות המוטוריות שליטה בתנוחה, BADL, בהתאמה, בחולים עם קו7,8,9. עם זאת, הסכום הכולל של 72 פריטים אלה שלושה מדדים פוגעת הכדאיות של הערכת כל שלושה צעדים בתוך פגישה טיפולית מוגבל בזמן. שיטת הבדיקה יעילה יותר היא מוצדקת. ממוחשבות אדפטיבי (חתול) היא שיטת מדידה מודרניים. החתול לעומת שיטות המדידה המקובלת, מספק הערכה אמינה יותר מרמת שתסמנו פונקצית הרבה פחות זמן10,11,12. בשיטות המדידה המקובלת, כל בנבחן מקבל באותו טופס המבחן (או פריט מגדיר), שבה הם פריטים רבים מדי קשה או קל מדי. בשביל בנבחן. פריטים אלה מספקות מידע מוגבל עבור הערכת רמת שתסמנו פונקצית ומהוות אינטנסיבית להדפסה. לעומת זאת, חתול, כל בנבחן מקבל ערכת פריטים מותאמים אישית, שבו רמת הקושי של הפריטים הנבחרים פוגש את רמת תפקוד בנבחן. כי פריטים אלה המותאמים עבור בנבחן המסוים הזה, חתול יכול לספק הערכה אמינה יותר של המאובחן ברמה של פונקציה עם פחות פריטים, לכן, פחות זמן. השלבים של פיתוח החתול מוצגות באיור 1 הקבצים המשלימים: נספח 1.

כי החתול הבטחות הערכות אמין ויעיל, החתול-FAS פותחה על מנת לשפר את היעילות הניהולית של שלוש מידות בעבר (FM, מעבר ו- BI)13. מאמר זה מתאר את פיתוח ואת הניהול של החתול-FAS. פרוטוקול זה מספק מידע עבור החוקרים לפתח את החתולים שלהם ועבור משתמשים פוטנציאליים של החתול-FAS לנהל את זה. אנו הכתובת גם היתרונות והחסרונות של החתול-FAS.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

פרוטוקול מחקר זה אושרה על-ידי לוח סקירה מוסדיים מקומיים, כל המטופלים נתן הסכמה מדעת.

1. פיתוח של החתול-FAS

  1. לאחזר המשני וללמוד נתונים מוצפנים מ FAS14 לערוך סימולציות (1 הקבצים המשלימים: נספח 2).
    הערה: במחקר, סך של חולים 301 היו מגויסים מהתמונה וורד שיקום של מרכז רפואי, העריך-14 d לאחר תחילת העבודות. בין החולים 301, 262 מטופלים היו שוב ושוב העריכו-30 d לאחר תחילת העבודות. המחקר גייס חולים שעברו (1) אבחון שבץ, הופעת הקו הראשון (2), (3) הופעת שבץ בתוך 14 d לפני אשפוז (4) את היכולת לעקוב פקודות, (5) את היכולת לתת הסכמה מדעת באופן אישי או באמצעות שליח. חולים שעברו מחלות עיקריות אחרות היו לא נכלל. בכל הפעלה הערכה, המטופלים היו לאומדן עם FM, מסירה, BI ריפוי בעיסוק מאומנים היטב (1 הקבצים המשלימים: נספחים 3-5).
    1. להקים בנק פריט של החתול-FAS על ידי אימוץ בנק פריט FAS (1 הקבצים המשלימים: נספח 2A).
      הערה: הבנק פריט יש מספיק פריטים מתאימים15,16 דגם שלזכותו Rasch ומכסה מגוון רחב של קשיים פריט. הבנק פריט מכיל פריטים 58 (1 הקבצים המשלימים: נספח 3) שנבחר מתוך FM-UE (26 פריטים), FM-LE (11 פריטים), עוברים (12 פריטים), ו- BI (9 פריטים).
    2. אחזר הקשיים פריט של כל הפריטים בגדה פריט מ FAS ללמוד (1 הקבצים המשלימים: נספח 2A -פריט קושי).
      הערה: כל פריט בגדה פריט יש סט של פרמטרים כדי לתאר את הקושי של הפריט (קרי, קשיים פריט), אשר מוערך לפי מודל שלזכותו Rasch. החתול-FAS משתמש הקשיים פריט (1) לבחור את הפריטים עם קשיים המותאמים לרמת של המאובחן פונקציה (שלב 1.3.3) ו- (2) להעריך לרמת של המאובחן תפקוד (שלב 1.3.5).
    3. לאחזר את התגובות של כל מטופל (למשל, 0, 1 או 2 נקודות) על הפריטים של הבנק פריט של FAS (1 הקבצים המשלימים: נספח 2B).
      הערה: מחקרים קודמים14, כל הפריטים של הבנק פריט של FAS נוהלו לחולים. במחקר זה סימולציה, תגובות אלה של המטופלים היו לאחזר, שימש את התגובות מדומה (חולים לא נוהלו על ידי החתול-FAS) על הפריטים של החתול-FAS (שלב 1.3.4).
    4. לאחזר יכולת חלוקת (קרי, [SD] סטיית תקן של ציוני) חולים ארבע הפונקציות (BADL, שליטה בתנוחה ופונקציות UE/LE מוטורית; קובץ משלים 1: נספח 2 ג).
      הערה: היכולות של החולים בפונקציות ארבעה הם הניקוד הסופי ההערכה של הבנק פריט (1 הקבצים המשלימים: נספח 2 ג). ציונים (ו SD של הציונים) של ארבע פונקציות מוערך ב המחקר הקודם14 על ידי המודל שלזכותו Rasch, בהתבסס על תגובות המטופלים כל פריט (שלב 1.1.3). במחקר זה, הגרמנים של הציונים הוא לאחזר ומשמש מידע מוקדם כדי לחשב את המהימנות של החתול-FAS (שלב 1.3.6).
  2. לקבוע את האלגוריתמים מבצעית של החתול-FAS (1 הקבצים המשלימים: נספח 7).
    1. לאמץ שיטת המרבי posteriori (מפה) עבור הערכת התוצאות של כל מטופל של ארבע פונקציות עם ניוטון-רפסון איטראציה17.
    2. השתמש הקריטריון של D-optimality עבור בחירת פריט18. פריט עם ה דטרמיננטה המרבי של המטריקס מידע פישר נבחרה מהבנק פריט עבור ניהול.
    3. לאמץ 10 ערכות המועמד לעצור את הכללים על מנת לחקור את המאפיינים של החתול-FAS באמצעות הסימולציה (1 הקבצים המשלימים: נספח 8).
      הערה: ערכות המועמד חמישה "מגיעות אמינות מוגבלת עלייה (LRI) קריטריון" (קרי, LRI < 0.001 < 0.005, < 0.010, < 0.015, או < 0.020). מועמד חמש ערכות אחרות "מגיעות LRI קריטריון או סף אמינות" (קרי, ≥ אמינות Rasch 0.90, מזווג עם הקריטריון LRI חמש הנ ל). LRI ומכון הסף של אמינות יתקבלו לעתים קרובות עוצר כללי בחתולים13,17.
  3. לחקור את המדידה אמינות ויעילות (מספר הפריטים הדרושים לניהול) של החתול-FAS דרך מדרגות 1.3.1 כדי 1.3.11 סימולציה (איור 1).
    הערה: 1 הקבצים המשלימים: נספח 9 מראה צילום מסך של התוכנה.
    1. השתמש ערכה ספציפית של עוצר כללי (כלומר, מהרגע הראשון לסטים המועמד האחרון לעצור את הכללים אשר בשלב 1.2.3, במרוכז) לחקור את המאפיינים של החתול-FAS (איור 1 א').
    2. מוגדר הציונים חתול-FAS הראשונית של ארבע פונקציות (BADL, שליטה בתנוחה, זה לא באופי המוטורית ו LE המוטורית) 0 עבור חולים שצוין (דהיינו, מהרגע הראשון את המטופל האחרון בנתונים, במרוכז; איור 1B,ג).
    3. הקטן בחר פריט עם ה דטרמיננטה המרבי של המטריקס מידע פישר (קרי, הקריטריון של D-optimality) מהבנק פריט עבור ניהול (איור 1D).
      הערה: מטריקס מידע של כל פריט מחושב בהתבסס על עשרות רבות של החולה של ארבע הפונקציות ואת הקושי של הפריט (מתוך שלב 1.1.2). כדי להבטיח החתול-FAS מנהלת פריט אחד לפחות בכל אחד מהתחומים/פונקציה, הפריטים ארבע הראשונות של החתול-אופנה נבחרים מתוך ארבע הפונקציות.
    4. להשיג את התגובה של המטופל אל הפריט שנבחר מהשלב 1.1.3 (איור 1E).
    5. במקביל מעריכים את החתול-FAS ציונים (בשגיאות תקן [SEs] של הציונים) של ארבע פונקציות באמצעות השיטה מפה עם תהליך איטרטיבי ניוטון-רפסון (איור 1F). 19 במהלך תהליך איטרטיבי ניוטון-רפסון, לחדש את הניקוד ואת SEs ארבע פונקציות בכל עותק חוזר של עד הקריטריון של התכנסות. התכנסות מתרחשת כאשר ההבדלים ציונים בין חזרות רצופות שני < 0.001.
    6. לספור את מספר הפריטים אשר מנוהלים, להציל את האחרון מחודש עשרות חתולים-FAS (SEs), לחשב את המהימנות Rasch ברמת הפרט של כל פונקציה באמצעות הנוסחה הבאה:
      1 - ([SE2 של צעד 1.3.5] / [SD2 על עשרות רבות של שלב 1.1.4]).
    7. לחשב LRI באמצעות האחרון מחודש ברמת הפרט Rasch אמינות (שלב 1.3.6) מינוס של ההערכה הקודמת (איור 1 ג'י).
    8. בדוק ערכת שצוין (למשל, את הסט הראשון של המועמד) לעצור את הכללים הוא פגש (איור 1 H). אם לא, חזור על שלבים 1.3.3 - 1.3.8 עד קבוצת שצוין עוצר כללי. אם כך, לשמור את האחרון מחודש חתול-FAS ציונים (SEs) וגם הניקוד הסופי שלהם חתול-FAS (SEs).
    9. חזור על הפעולות 1.3.2 כדי 1.3.8 עד הממשלים המטופלים כל הושלמה (איור 1I).
    10. סיום ההדמיה של החתול-אופנה עם ערכת ספציפי עוצר כללי ולשמור את התוצאות של הסימולציה (איור 1J).
      הערה: התוצאות צריך לכלול (1) חתול-FAS ציונים (וסופי SEs) של הפונקציות ארבעה, (2) מספר הפריטים הדרושים כדי להשלים את החתול-פדרציית המדענים האמריקניים, (3) Rasch האמינות של כל מטופל (כלומר, ברמת הפרט Rasch אמינות), ו (4) ממוצע Rasch המהימנות של כל המטופלים.
    11. חזור על השלבים 1.3.1 כדי 1.3.11 לחקור את המאפיינים של החתול-אופנה עם זוגות אחרים המועמד עוצר כללי עד לכל מועמד ערכות עוצר כללי חקר (איור 1 K).
  4. בחר הסדרה האחרונה של עוצר כללי החתול-FAS לפי האמינות Rasch הממוצע של ≥0.90 לפחות שלוש פונקציות ואת הפריטים הממוצע של הממשל של ≤10.0.
  5. לפתח פלטפורמה ממשל מקוון עבור החתול-אופנה על-ידי כתיבת תוכנית מחשב להקים אתר אינטרנט (1 הקבצים המשלימים: נספח 10).

2. ניהול של החתול-FAS

  1. חבר התקן אלקטרוני של הבודק (למשל, מחשב אישי, מחשב לוח או smartphone) פלטפורמת ניהול מקוון של החתול-FAS באמצעות דפדפן אינטרנט.
  2. כניסה למערכת הניהול (1 הקבצים המשלימים: נספח 11).
  3. לחץ על ניהול נתונים כדי לקבל גישה לנתונים של הנבחנים קודמות (1 הקבצים המשלימים: נספח 12).
  4. לחץ על בנבחן חדש כדי ליצור חשבון עבור בנבחן החדש על-ידי הזנת מספר הזיהוי ושם של המאובחן.
  5. בחר שערכאה ולחץ על התחל (1 הקבצים המשלימים: נספח 13).
  6. לחץ על הערכה חדשה כדי ליצור את הערכה החדשה או לחץ על תוצאות כדי לסקור את התוצאות של הערכות קודמות של המאובחן.
  7. ניהול הפריטים המופיעים על המסך כדי בנבחן (1 הקבצים המשלימים: נספח 14).
  8. קצב האם של המאובחן ביצועים או תגובות על ידי לחיצה על הסולם דירוג המוצגת בחלק התחתון של המסך (1 הקבצים המשלימים: נספח 14).
  9. להסביר את התוצאות של החתול-FAS בנבחן, כולל T-הציונים עם מרווח 95%, אחוזון לשורות T-הציונים, reliabilities את ארבעת התפקידים של החתול-FAS. תוצאות אלה מחושבים, מוצגים באופן אוטומטי על-ידי החתול-FAS (1 הקבצים המשלימים: נספח 15).
  10. לחץ על אישור ולחזור לדף ניהול נתונים .

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

בתוצאות הסימולציה הראו שיש קבוצות המועמד 10 עוצר כללי מספיק אמינות Rasch הממוצע (0.86 ולגובה - 0.95) מגוונות יעילות מנהלית (המספר הממוצע של פריטים = 6.4-17.5). בהתחשב העסקה בין אמינות ויעילות ניהולית, קבוצת LRI < 0.010 נבחר את קבוצת אופטימלית עוצר כללי החתול-FAS בשל אמינותו Rasch הממוצע מספיק (0.88 - 0.93, ראה טבלה 1 ), ברמת הפרט Rasch אמינות (≥70% מהחולים היו אמינות Rasch של ≥0.90), ויעילות ניהולית (המספר הממוצע של פריטים = 8.5, ראה טבלה 2

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

התוצאות המובאות כאן הראו כי החתול-FAS מנוהל על 10% מהפריטים בבדיקות המקורי (המספר הממוצע של פריטים המשמשים את החתול-אופנה: 8.5 פריטים לעומת הבדיקות המקורי: פריטים 72). ממצאים אלה מצביעים על כי החתול-FAS יש יעילות ניהול טוב. התוצאות היו בקנה אחד עם מחקרים קודמים, אשר דיווחו כי חתול מנוהל רק כ- 10 פריטים או פחות כדי להעריך תפקוד חברתי, איזון או פעילויות של חיים יומי בחולים עם קו10,11,20. החתול-אופנה, בעל יעילות ניהולית טו...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

המחברים אין לחשוף.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר זה נתמך על ידי מענקי מחקר מ משרד המדע והטכנולוגיה (105-2314-B-002-015-MY3).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
מחשבכל תואםלתוכנה המפורטת להלן
תוכנת MATLABThe MathWorks Inc.http://www.mathworks.com/products/matlab/תוכנת מחשוב נומרית, המשמשת בפרוטוקול סעיף 1 (שלב 1.3)
ערכת פיתוח Java Oraclehttps://www.oracle.com/java/שפת תכנות, המשמשת בפרוטוקול סעיף 1 (שלב 1.5)

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Kim, S. S., Lee, H. J., You, Y. Y. Effects of ankle strengthening exercises combined with motor imagery training on the timed up and go test score and weight bearing ratio in stroke patients. Journal of Physical Therapy Science. 27 (7), 2303-2305 (2015).
  2. Langhorne, P., Coupar, F., Pollock, A. Motor recovery after stroke: A systematic review. Lancet Neurology. 8 (8), 741-754 (2009).
  3. Lum, P. S., Burgar, C. G., Shor, P. C., Majmundar, M., Van der Loos, M. Robot-assisted movement training compared with conventional therapy techniques for the rehabilitation of upper-limb motor function after stroke. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 83 (7), 952-959 (2002).
  4. Fugl-Meyer, A. R., Jaasko, L., Leyman, I., Olsson, S., Steglind, S. The post-stroke hemiplegic patient 1: A method for evaluation of physical performance. Scandinavian Journal of Rehabilitation Medicine. 7 (1), 13-31 (1975).
  5. Benaim, C., Perennou, D. A., Villy, J., Rousseaux, M., Pelissier, J. Y. Validation of a standardized assessment of postural control in stroke patients: The Postural Assessment Scale for Stroke Patients (PASS). Stroke. 30 (9), 1862-1868 (1999).
  6. Mahoney, F. I., Barthel, D. W. Functional Evaluation: The Barthel Index. Maryland State Medical Journal. 14, 61-65 (1965).
  7. Duffy, L., Gajree, S., Langhorne, P., Stott, D. J., Quinn, T. J. Reliability (inter-rater agreement) of the Barthel Index for assessment of stroke survivors: Systematic review and meta-analysis. Stroke. 44 (2), 462-468 (2013).
  8. Lin, J. H., Hsueh, I. P., Sheu, C. F., Hsieh, C. L. Psychometric properties of the sensory scale of the Fugl-Meyer Assessment in stroke patients. Clinical Rehabilitation. 18 (4), 391-397 (2004).
  9. Mao, H. F., Hsueh, I. P., Tang, P. F., Sheu, C. F., Hsieh, C. L. Analysis and comparison of the psychometric properties of three balance measures for stroke patients. Stroke. 33 (4), 1022-1027 (2002).
  10. Hsueh, I. P., et al. Development of a computerized adaptive test for assessing balance function in patients with stroke. Physical Therapy. 90 (9), 1336-1344 (2010).
  11. Hsueh, I. P., Chen, J. H., Wang, C. H., Hou, W. H., Hsieh, C. L. Development of a computerized adaptive test for assessing activities of daily living in outpatients with stroke. Physical Therapy. 93 (5), 681-693 (2013).
  12. Wong, A. W., Heinemann, A. W., Miskovic, A., Semik, P., Snyder, T. M. Feasibility of computerized adaptive testing for collection of patient-reported outcomes after inpatient rehabilitation. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 95 (5), 882-891 (2014).
  13. Lin, G. H., Huang, Y. J., Lee, S. C., Huang, S. L., Hsieh, C. L. Development of a computerized adaptive testing system of the Functional Assessment of Stroke. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 99 (4), 676-683 (2017).
  14. Wang, Y. L., Lin, G. H., Yi-Jing, H., Chen, M. H., Hsieh, C. L. Refining three measures to construct an efficient Functional Assessment of Stroke. Stroke. 48 (6), 1630-1635 (2017).
  15. Adams, R. J., Wilson, M., Wang, W. C. The multidimensional random coefficients multinomial logit model. Applied Psychological Measurement. 21 (1), 1-23 (1997).
  16. Masters, G. N. A Rasch model for partial credit scoring. Psychometrika. 47 (2), 149-174 (1982).
  17. Wang, W. C., Chen, P. H. Implementation and measurement efficiency of multidimensional computerized adaptive testing. Applied Psychological Measurement. 28 (5), 295-316 (2004).
  18. Mulder, J., Van der Linden, W. J. Multidimensional adaptive testing with optimal design criteria for item selection. Psychometrika. 74 (2), 273-296 (2009).
  19. Segall, D. O. General ability measurement: An application of multidimensional item response theory. Psychometrika. 66 (1), 79-97 (2001).
  20. Lee, S. C., et al. Development of a social functioning assessment using computerized adaptive testing for patients with stroke. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 99 (2), 306-313 (2018).
  21. Paap, M. C. S., et al. Measuring patient-reported outcomes adaptively: Multidimensionality matters! Applied Psychological Measurement. 42 (5), 327-342 (2018).
  22. Paap, M. C. S., Kroeze, K. A., Terwee, C. B., van der Palen, J., Veldkamp, B. P. Item usage in a multidimensional computerized adaptive test (MCAT) measuring health-related quality of life. Quality of Life Research. 26 (11), 2909-2918 (2017).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Computerized Adaptive TestingFunctional Assessment StrokeItem Bank DevelopmentStopping Rules ValidationOnline Administration PlatformRasch Reliability AnalysisUpper Extremity FunctionLower Extremity FunctionPostural Control AssessmentActivities Daily Living

Related Articles