Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Behavior

Sistema de teste adaptativo computadorizado de avaliação funcional do curso

Published: January 7, 2019 doi: 10.3791/58137

Summary

Aqui, apresentamos um protocolo para desenvolver o sistema de teste adaptativo informatizado da avaliação funcional do curso (CAT-FAS). Os CAT-FAS simultaneamente podem avaliar quatro funções (duas funções motoras [extremidades superiores e inferiores], controle postural e atividades básicas de vida diária) com suficiente confiabilidade e eficiência administrativa.

Abstract

O sistema informatizado de teste adaptativo da avaliação funcional do curso (CAT-FAS) simultaneamente pode avaliar quatro funções (funções motoras das extremidades superiores e inferiores, controle postural e atividades básicas de vida diária) com suficiente confiabilidade e eficiência administrativa. CAT, um método de medição moderno, visa proporcionar uma estimativa confiável do nível da o examinando função rapidamente. CAT administra apenas alguns itens cujas dificuldades item coincidir com o nível do examinando uma função e, assim, os itens administrados de gato podem fornecer informações suficientes para estimar confiavelmente a nível do examinando de função em um curto espaço de tempo. Os CAT-FAS foi desenvolvido através de quatro etapas: (1) determinar o item de banco, (2) determinar as regras de parada, (3) Validando os CAT-FAS e (4) estabelecer uma plataforma de administração on-line. Os resultados deste estudo indicam que o CAT-FAS tem suficiente eficiência administrativa (número médio de itens = 8,5) e confiabilidade (grupo nível de confiabilidade de Rasch: 0,88 - 0.93; nível de indivíduo Rasch confiabilidade: ≥70% dos pacientes tinham confiabilidade Rasch escore ≥ 0.90) para avaliar simultaneamente quatro funções em pacientes com acidente vascular cerebral. Além disso, porque os gato-FAS é um teste baseado em computador, os CAT-FAS tem três vantagens adicionais: o cálculo automático de partituras, o imediato de armazenamento de dados e a fácil exportação de dados. Estas vantagens do CAT-FAS será benéficas para gerenciamento de dados para clínicos e investigadores.

Introduction

Disfunções das extremidades superiores e inferiores (UE e LE), controle postural e atividades básicas de vida diária (BADL) são grandes sequelas de acidente vascular cerebral1,2,3. A avaliação dessas quatro funções em pacientes com AVC é fundamental para os clínicos avaliar os níveis dos pacientes de disfunções, definir planos e objetivos do tratamento e monitorar as trajetórias longitudinais dessas funções.

A avaliação de Fugl-Meyer (FM),4 a escala de Avaliação Postural para acidente vascular cerebral pacientes (PASS),5 e o índice de Barthel (BI)6 têm boas propriedades psicométricas para avaliar as funções motoras, controle postural e BADL, UE/LE respectivamente, em pacientes com AVC7,8,9. No entanto, o total de 72 itens a partir destas três medidas impede a viabilidade de avaliar todas as três medidas dentro de uma sessão terapêutica limitada no tempo. Um método mais eficiente de teste é garantido. Testes adaptativos computadorizado (CAT) são um método de medição moderno. Em comparação com métodos convencionais de medição, CAT fornece uma estimativa mais confiável do nível da o examinando função em muito menos tempo10,11,12. Em métodos de medição convencional, cada examinando recebe a mesma forma de teste (ou item define), em que muitos itens são muito difíceis ou muito fácil para o examinando. Esses itens fornecem informações limitadas para estimar o nível da o examinando função e consomem tempo para examinandos. Em contraste, no CAT, cada examinando Obtém um conjunto de item costurado, em que o nível de dificuldade dos itens selecionados cumpre a função de nível do examinando. Porque estes itens são adaptados para esse determinado examinando, CAT pode fornecer uma estimativa mais confiável do nível da o examinando função com menos itens e, assim, em muito menos tempo. As etapas de desenvolvimento de CAT são mostradas em arquivo complementar 1: Apêndice 1.

Porque CAT promete avaliações confiáveis e eficientes, os CAT-FAS foi desenvolvido para melhorar a eficiência administrativa das três medidas anteriormente utilizadas (FM, PASS e BI)13. Este trabalho descreve o desenvolvimento e administração do CAT-FAS. Este protocolo fornece informações para pesquisadores desenvolver seus gatos e potenciais utilizadores do CAT-FAS para administrá-lo. Também abordamos os pontos fortes e fracos do CAT-FAS.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Este protocolo de estudo foi aprovado por um Conselho de revisão institucional local, e todos os pacientes deram consentimento informado.

1. desenvolvimento do CAT-FAS

  1. Recuperar o secundário e dados criptografados de FAS estudar14 para realizar simulações (complementar arquivo 1: anexo 2).
    Nota: No estudo, um total de 301 pacientes foram recrutados froma ala de reabilitação de um centro médico e avaliados em 14 d após início do curso. Entre os 301 pacientes, 262 pacientes foram avaliados repetidamente em 30 d após início do curso. O estudo recrutou os pacientes que tiveram (1) o diagnóstico de acidente vascular cerebral, (2) primeiro início de acidente vascular cerebral, (3) início de AVC dentro d 14 antes de internação, (4) a capacidade de seguir comandos e (5) a capacidade de dar consentimento informado, pessoalmente ou por procuração. Foram excluídos pacientes que tinham outras doenças importantes. Em cada sessão de avaliação, os pacientes foram avaliados com o FM, BI e passe por uma terapeuta ocupacional bem treinada (complementar arquivo 1: apêndices 3-5).
    1. Estabelecer o item banco do CAT-FAS adotando o item banco do FAS (complementar arquivo 1: anexo 2A).
      Nota: O item banco tem itens suficientes caber o modelo de crédito parcial do Rasch15,16 e abrange uma ampla gama de dificuldades de item. O banco de item contém 58 itens (complementar arquivo 1: Apêndice 3) selecionados a partir do FM-UE (26 itens), FM-LE (11 itens), passar (12 itens) e BI (nove itens).
    2. Recuperar as item dificuldades de todos os itens no item banco de FAS estudar (complementar arquivo 1: Apêndice 2A -dificuldade de Item).
      Nota: Cada item no banco de dados item possui um conjunto de parâmetros que descrevem a dificuldade do item (ou seja, dificuldades de item), que são estimadas pelo modelo de crédito parcial de Rasch. Os CAT-FAS usa as dificuldades do item (1) selecionar itens com dificuldades adaptadas ao nível do examinando de função (etapa 1.3.3) e (2) estimar o nível da o examinando função (etapa 1.3.5).
    3. Recuperar respostas de cada paciente (por exemplo, 0, 1 ou 2 pontos) para os itens do item banco do FAS (complementar arquivo 1: anexo 2B).
      Nota: Em anteriores estudos14, todos os itens do item banco do FAS foram administrados aos pacientes. Neste estudo de simulação, estas respostas dos pacientes foram recuperadas e usadas como as respostas simuladas (pacientes não foram administrados pelo CAT-FAS) para os itens do CAT-FAS (etapa 1.3.4).
    4. Recuperar a distribuição de capacidade (ou seja, o desvio-padrão dos escores [SD]) dos pacientes nas quatro funções (BADL, controle postural e funções motoras UE/LE; Arquivo complementar 1: Apêndice 2 C).
      Nota: As habilidades dos pacientes nas quatro funções são a pontuação final da avaliação do item banco (complementar arquivo 1: Apêndice 2C). O golo (e SD dos escores) das quatro funções são estimados em um anterior estudo14 pelo modelo de crédito parcial de Rasch, com base nas respostas dos pacientes para cada item (etapa 1.1.3). Neste estudo, o SD das pontuações é recuperada e usada como informação prévia para calcular a confiabilidade do CAT-FAS (etapa 1.3.6).
  2. Determinar os algoritmos operacionais do CAT-FAS (complementar arquivo 1: anexo 7).
    1. Adote o método máximo a posteriori (mapa) para estimar os resultados de cada paciente das quatro funções com Newton-Raphson iteração17.
    2. Use o critério de D-Optimalidade para a seleção de item18. Um item com o máximo determinante da matriz de informação de Fisher é selecionado do banco item para a administração.
    3. Adotar 10 conjuntos de candidato de impedir que regras para explorar as propriedades da simulação através do CAT-FAS (complementar arquivo 1: Apêndice 8).
      Nota: Os conjuntos de cinco primeiros candidatos são "atingindo critério de aumento (LRI) confiabilidade limitada" (ou seja, um LRI < 0,001, < 0.005, < 0,010, < 0.015 ou < 0.020). Os outros conjuntos de cinco candidatos são "atingindo critério LRI ou limite de confiabilidade" (ou seja, uma confiabilidade de Rasch ≥ 0,90, combinado com os cinco critérios LRI acima mencionados). A LRI e limiar de confiabilidade são frequentemente adotados parando regras em gatos13,17.
  3. Explore a confiabilidade da medição e a eficiência (número de itens necessários para a administração) dos CAT-FAS através de passos 1.3.1 para 1.3.11 de simulação (Figura 1).
    Nota: arquivo complementar 1: Apêndice 9 mostra a captura de tela do software.
    1. Usar um conjunto especificado de parar as regras (ou seja, desde o primeiro para os últimos conjuntos de candidato de impedir as regras que estão na etapa 1.2.3, sucessivamente) para explorar as propriedades do CAT-FAS (figura 1A).
    2. Definir as pontuações de CAT-FAS iniciais das quatro funções (BADL, controle postural, função motora UE e LE função motora) para 0 para pacientes especificados (ou seja, do primeiro ao último paciente nos dados, sucessivamente; Figura 1B,C).
    3. Adaptativamente, selecione um item com o máximo determinante da matriz de informações de Fisher (ou seja, o critério de optimalidade-D) do item banco para administração (Figura 1).
      Nota: A matriz de informações de cada item é calculada com base na pontuação do paciente das quatro funções e dificuldade do item (da etapa 1.1.2). Para garantir que o CAT-FAS administra pelo menos um item em cada função/domínio, seleccionam-se os quatro primeiros itens do CAT-FAS do quatro funções.
    4. Obter a resposta do paciente para o item selecionado da etapa 1.1.3 (Figura 1E).
    5. Simultaneamente Estime o CAT-FAS partituras (e erros-padrão [SEs] dos escores) das quatro funções usando o método do mapa com um processo iterativo de Newton-Raphson (Figura 1F). 19 durante o processo iterativo de Newton-Raphson, renove as contagens e SEs das quatro funções em cada iteração até que o critério de convergência seja atendido. Convergência ocorre quando as diferenças de escores entre duas iterações consecutivas são < 0,001.
    6. Contar o número de itens que são administrados, salvar o último renovada golo de CAT-FAS (SEs) e calcular a confiabilidade de Rasch nível individual de cada função usando a seguinte fórmula:
      1 - ([SE2 da etapa 1.3.5] / [SD2 das pontuações da etapa 1.1.4]).
    7. Calcular o LRI usando a última renovada confiabilidade de Rasch nível individual (etapa 1.3.6) menos que a estimativa anterior (Figura 1).
    8. Verifique se o conjunto especificado (por exemplo, o primeiro conjunto de candidato) de impedir que regras for atendida (Figura 1 H). Se não, repita os passos 1.3.3 - 1.3.8 até o conjunto especificado de impedir regras seja atendido. Em caso afirmativo, salve o último renovada CAT-FAS partituras (e SEs) como o último golo de CAT-FAS (e SEs).
    9. Repita etapas 1.3.2 para 1.3.8 até as administrações de todos os pacientes são concluídas (Figura 1I).
    10. Terminar a simulação do CAT-FAS com o conjunto específico de regras a parar e salvar os resultados da simulação (Figura 1J).
      Nota: Os resultados devem incluir (1) o final CAT-FAS partituras (e SEs) das quatro funções, (2) o número de itens necessários para completar os CAT-FAS, (3) a confiabilidade de Rasch de cada paciente (ou seja, confiabilidade de Rasch nível individual) e (4) o confiabilidade de Rasch média de todos os pacientes.
    11. Repita etapas 1.3.1 para 1.3.11 para explorar as propriedades do CAT-FAS com outros conjuntos de candidato de regras vamos parar até que todos os conjuntos de candidato de impedir que regras são exploraram (Figura 1 K).
  4. Selecione o conjunto final de parar as regras para as CAT-FAS, de acordo com a média confiabilidade de Rasch de ≥ 0.90 pelo menos três funções e os itens de médios da administração de ≤10.0.
  5. Desenvolver uma plataforma de administração on-line para os CAT-FAS escrevendo um programa de computador para estabelecer um website (complementar arquivo 1: anexo 10).

2. administração do CAT-FAS

  1. Conecte o dispositivo eletrônico do examinador (por exemplo, computador, tablet ou smartphone) para a plataforma de administração on-line do CAT-FAS usando um navegador da internet.
  2. Acesse o sistema de administração (complementar arquivo 1: apêndice 11).
  3. Clique em Gerenciamento de dados para acessar dados de examinandos anteriores (complementar arquivo 1: Apêndice 12).
  4. Clique em novo examinando para criar uma conta para um novo examinando inserindo o nome e número de identificação do examinando.
  5. Selecione um examinando e clique em Iniciar (complementar arquivo 1: Apêndice 13).
  6. Clique em nova avaliação para criar uma nova avaliação ou clique em resultados para analisar os resultados de avaliações anteriores do examinando.
  7. Administrar os itens mostrados na tela para o examinando (complementar arquivo 1: apêndice 14).
  8. Taxa de desempenho do examinando ou respostas clicando a escala de classificação mostrada na parte inferior da tela (complementar arquivo 1: apêndice 14).
  9. Explica os resultados do CAT-FAS para o examinando, incluindo os T-scores com um intervalo de 95%, as fileiras de percentil de T-pontuações e a fiabilidade das quatro funções do CAT-FAS. Estes resultados são calculados e mostrados automaticamente pelo CAT-FAS (complementar arquivo 1: Apêndice 15).
  10. Clique Okey e retornar para a página de Gerenciamento de dados .

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Os resultados da simulação mostraram que os conjuntos de 10 candidatos de impedir regras tinham suficiente confiabilidade média de Rasch (0.86 - 0,95) e variou de eficiência administrativa (o número médio de itens = 6,4-17,5). Considerando o trade-off entre a confiabilidade e a eficiência administrativa, o conjunto de LRI < 0,010 foi selecionado como o conjunto ideal de parar as regras para as CAT-FAS por causa de sua confiabilidade suficiente de Rasch média (0,88 - 0,93, ver tabela 1 ), confiabilidade de nível individual Rasch (≥70% dos pacientes tiveram uma confiabilidade de Rasch de ≥ 0.90) e eficiência administrativa (o número médio de itens = 8,5, ver tabela 2).

Figure 1
Figura 1 : Processo de explorar o desempenho do CAT-FAS através análise de simulação. Esta figura mostra o processo de explorar a confiabilidade da medição e a eficiência (número de itens necessários para a administração) do CAT-FAS com 10 conjuntos de candidato de parar as regras. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Média % dos pacientes com confiabilidade ≥ 0,90
GATO-FAS
Função motora UE 0,88 69,8
Função motora LE 0.9 76.2
Controle postural 0.93 88.6
BADL 0.9 78,9
Banco de item (58 itens)
Função motora UE 0.9 69,4
Função motora LE 0,92 77,4
Controle postural 0,96 96
BADL 0.94 93,4
UE: extremidade superior; LE: membros inferiores; BADL: atividades básicas de vida diária

Tabela 1: Rasch confiabilidade do CAT-FAS. Para as CAT-FAS, a confiabilidade de Rasch média das quatro funções variou 0,88 e 0,93, e a confiabilidade de Rasch indivíduo nível mostra ≥70% dos participantes com uma confiabilidade de Rasch de ≥ 0.90.

Média Gama % dos pacientes usando itens de 5 a 10 % dos pacientes usando
> 10 itens
GATO-FAS 8.5 ~ 4-13 66,4 19,5

Tabela 2: eficiência (número de itens) do CAT-FAS. O número médio de itens necessários para a administração é 8,5. A maioria dos participantes (66,4%) foram avaliados usando itens de 5-10.

Arquivo suplementar 1. Clique aqui para baixar este arquivo.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Os resultados aqui apresentados mostraram que o CAT-FAS administrada cerca de 10% dos itens nos testes originais (o número médio de itens usados em CAT-FAS: 8.5 itens vs os testes originais: 72 itens). Estes resultados indicam que o CAT-FAS tem boa eficiência administrativa. Os resultados foram em consonância com estudos anteriores, que relataram que um gato administrada apenas cerca de 10 itens ou menos para avaliar a função social, o equilíbrio ou atividades da vida diária em pacientes com AVC10,11,20. Os CAT-FAS, tendo boa eficiência administrativa, tem um grande potencial para reduzir o tempo e o fardo para pacientes e médicos.

A confiabilidade de Rasch média do CAT-FAS foi 0,88 - 0.93 e mais de 70% dos pacientes tiveram uma confiabilidade de Rasch de ≥ 0.90. Esses resultados revelam uma boa confiabilidade Rasch do CAT-FAS em pacientes com acidente vascular cerebral. A boa confiabilidade Rasch do CAT-FAS pode ser atribuída a dois fatores: um banco de som item e o recurso de multidimensionalidade. Primeiro, o banco de item do CAT-FAS contém 58 itens que cobrem uma vasta gama de nível funcional para cada domínio de14. A cobertura suficientes de item do item banco pode fornecer informações suficientes para estimar confiavelmente nível ao examinando função. Em segundo lugar, os CAT-FAS é um gato multidimensional (ou seja, quatro domínios do CAT-FAS), no qual um item resposta paciente em qualquer domínio pode ser usada estimar simultaneamente as habilidades do paciente (escores) de todos os quatro domínios tendo em conta as correlações entre todos os domínios. Esta característica de um gato multidimensional foi provada para melhorar a confiabilidade de Rasch em estudos anteriores no desenvolvimento multidimensional gatos21,22. Os CAT-FAS com boa confiabilidade Rasch podem ser usados para calibrar precisamente os níveis dos pacientes das quatro funções (UE/LE função motora, controle postural e BADL) com erro de medida aleatória limitada.

Além disso, porque os gato-FAS é um teste baseado em computador, os CAT-FAS tem três vantagens adicionais: um cálculo automático de pontuações, imediato de um armazenamento de dados e a fácil exportação de dados. O cálculo automático das pontuações economiza tempo dos examinadores e reduz os erros de pontuação. O imediato de armazenamento de dados melhora a eficiência do monitoramento de alterações longitudinal de um examinando as quatro funções. A fácil exportação de dados aumenta a eficiência do processamento de registros médicos eletrônicos, compartilhamento de resultados de administração entre/dentro os clínicos e pacientes e análise de dados para pesquisa. Estas vantagens do CAT-FAS melhoram a eficiência global de gerenciamento de dados para clínicos e investigadores.

Os resultados aqui apresentados revelaram que o CAT-FAS, com diferentes conjuntos de regras, a parar mostraram diferentes performances na eficiência administrativa e a confiabilidade. Em geral, foi encontrada uma relação de trade-off entre a confiabilidade e a eficiência administrativa. Por exemplo, o conjunto de LRI < 0,001 tinha uma confiabilidade mais elevada e a baixa eficiência administrativa em relação ao conjunto de Rasch confiabilidade 0,90 ou LRI 0.020 <. O conjunto de LRI < 0,010 tinha tanto suficiente eficiência administrativa e confiabilidade suficiente, para que ele foi selecionado como o conjunto final de impedir que regras para os CAT-FAS. Se precisarem de potenciais utilizadores as CAT-FAS para ter uma maior eficiência administrativa ou confiabilidade, eles podem selecionar um outro conjunto de regras para a gestão do CAT-FAS a parar.

Os quatro primeiros itens do CAT-FAS foram selecionados dentro de cada um dos quatro domínios. Este projeto pode impedir uma situação inesperada que pode ocorrer em um gato multidimensional. A situação inesperada é que a pontuação de um domínio de um gato multidimensional pode ser estimada sem administrar todos os itens do domínio. A situação inesperada ocorre porque um gato multidimensional pode usar (1) as pontuações de outros domínios e (2) as correlações entre domínios para estimar os resultados do domínio sem quaisquer itens sendo administrado15. Em contraste, a regra de seleção de item do CAT-FAS das promessas primeiros quatro itens que pelo menos um item de cada domínio é administrada. Assim, os CAT-FAS podem fornecer informações mais representativas para estimar funções de quatro dos pacientes.

São notadas três limitações do CAT-FAS. Em primeiro lugar, o tempo de formação para a administração pode ser longo, porque potenciais utilizadores têm de se familiarizar com os 58 itens no banco de item, bem como com as instruções e os critérios de classificação. Em segundo lugar, os quatro domínios do CAT-FAS não podem ser administrados separadamente. Em terceiro lugar, os resultados aqui apresentados foram de um estudo simulado em vez de administrações reais do CAT-FAS em pacientes com acidente vascular cerebral. Portanto, os resultados podem ser um pouco diferentes de uma administração real. Testes de campo do gato-FAS são garantidos no futuro.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Os autores não têm nada para divulgar.

Acknowledgments

Este estudo foi suportado por bolsas de investigação do Ministério da ciência e tecnologia (105-2314-B-002-015-MY3).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Computer Any Compatible with software listed below
MATLAB software The MathWorks Inc. http://www.mathworks.com/products/matlab/ Numerical computing software, which is used in the Protocol Section 1 (Step 1.3)
Java Development Kit Oracle https://www.oracle.com/java/ Programming language, which is used in the Protocol Section 1 (Step 1.5)

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  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).

Tags

Comportamento questão 143 acidente vascular cerebral avaliação dos resultados do paciente coordenação motora equilíbrio postural atividades de viver diariamente testes adaptativos informatizados teoria da resposta ao item
Sistema de teste adaptativo computadorizado de avaliação funcional do curso
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Lin, G. H., Huang, Y. J., Chou, Y.More

Lin, G. H., Huang, Y. J., Chou, Y. T., Chiang, H. Y., Hsieh, C. L. Computerized Adaptive Testing System of Functional Assessment of Stroke. J. Vis. Exp. (143), e58137, doi:10.3791/58137 (2019).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter