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. 2011 Summer;63(3):334-41.
doi: 10.3138/ptc.2010-17. Epub 2011 Aug 10.

Estimating the Accuracy of the Chedoke-McMaster Stroke Assessment Predictive Equations for Stroke Rehabilitation

Mia Dang  1 , Kalinda D Ramsaran, Melissa E Street, S Noreen Syed, Ruth Barclay-Goddard, Paul W Stratford, Patricia A Miller
Affiliations

Estimating the Accuracy of the Chedoke-McMaster Stroke Assessment Predictive Equations for Stroke Rehabilitation

Mia Dang et al. Physiother Can. 2011 Summer.

Abstract
in English, French

Purpose: To estimate the predictive accuracy and clinical usefulness of the Chedoke-McMaster Stroke Assessment (CMSA) predictive equations.

Method: A longitudinal prognostic study using historical data obtained from 104 patients admitted post cerebrovascular accident was undertaken. Data were abstracted for all patients undergoing rehabilitation post stroke who also had documented admission and discharge CMSA scores. Published predictive equations were used to determine predicted outcomes. To determine the accuracy and clinical usefulness of the predictive model, shrinkage coefficients and predictions with 95% confidence bands were calculated.

Results: Complete data were available for 74 patients with a mean age of 65.3±12.4 years. The shrinkage values for the six Impairment Inventory (II) dimensions varied from -0.05 to 0.09; the shrinkage value for the Activity Inventory (AI) was 0.21. The error associated with predictive values was greater than ±1.5 stages for the II dimensions and greater than ±24 points for the AI.

Conclusions: This study shows that the large error associated with the predictions (as defined by the confidence band) for the CMSA II and AI limits their clinical usefulness as a predictive measure. Further research to establish predictive models using alternative statistical procedures is warranted.

Objectif : Évaluer la précision prévisionnelle et l'utilité clinique des équations prévisionnelles du Chedoke-McMaster Stroke Assessment (CMSA).

Méthode : Une étude longitudinale prévisionnelle à l'aide de données historiques obtenues auprès de 104 patients admis à la suite d'un accident vasculaire cérébral (AVC) a été réalisée. Des données ont été extraites pour tous les patients en réadaptation à la suite de leur AVC dont les scores au CMSA étaient documentés à l'admission et au congé. Des équations prévisionnelles publiées ont été utilisées pour déterminer les résultats attendus. Pour établir la précision et l'utilité clinique du modèle prévisionnel, des coefficients de retrait et des prévisions avec bande de confiance de 95 % ont été calculés.

Résultats : Des données complètes étaient disponibles pour 74 patients dont la moyenne d'âge était de 65,3 ans ±12,4 ans. Les valeurs de retrait pour les six dimensions de l'Impairment Inventory (inventaire de déficiences; II) variaient de −0,05 à 0,09. La valeur de retrait pour l'Activity Inventory (inventaire des activités; AI) était de 0,21. L'erreur associée aux valeurs prévisionnelles était supérieure de ±1,5 stade pour les dimensions II et de ±24 points pour l'AI.

Conclusions : Cette étude démontre que l'importante erreur associée aux prévisions (définie comme la « bande de confiance ») du CMSA II et AI limite leur utilité clinique en tant que mesure prévisionnelle. Des recherches ultérieures en vue de définir des modèles prévisionnels à l'aide de procédures statistiques alternatives seraient justifiées.

Keywords: CMSA; clinical application; prediction; rehabilitation; stroke.

PubMed Disclaimer

Figures

Figure 1
Figure 1
Scatter plot of actual versus predicted CMSA Hand Impairment values, including 95% prediction bands (shaded area)
Figure 2
Figure 2
Actual CMSA hand-impairment values at admission and discharge, including 95% prediction bands (shaded area), for the second-degree polynomial model
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References

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