Purpose: The Functional Independence Measure (FIM) is widely used to assess persons post-stroke. The Quebec government has selected the Functional Autonomy Measurement System (SMAF) for use in all care settings. In this article, we propose simple equations to convert SMAF scores to FIM scores for persons undergoing post-stroke rehabilitation. Method: Persons post-stroke ( n=143) from three rehabilitation centres were assessed at admission and discharge using the FIM and SMAF. The sample was randomly split into derivation and validation data sets. Regression analysis was performed on the first data set to derive a conversion equation at each time point. The validity of the equations was measured using correlation coefficients, and differences between the observed and predicted FIM scores were computed from the second data set. Results: The relationship between the SMAF and FIM scores was linear at admission but quadratic at discharge. The proposed equations are, at admission, FIM=139−1.5×SMAF and, at discharge, FIM=118−0.018×SMAF 2. The observed and predicted FIM scores were highly correlated in the validation data set ( rs=0.92 and 0.93 at admission and discharge, respectively). Furthermore, the equations performed well in classifying stroke severity compared with a classification based on the observed FIM scores. Conclusions: SMAF scores can be reliably converted to FIM scores using the proposed equations, thus facilitating international trials in stroke rehabilitation.
Objectif : la mesure de l'indépendance fonctionnelle (MIF) est largement utilisée lors de l'évaluation après un accident vasculaire cérébral (AVC). Le gouvernement du Québec a retenu l'utilisation du système de mesure de l'autonomie fonctionnelle (SMAF) dans tous les établissements de soins. Le présent article présente des équations simples pour convertir les scores du SMAF en scores de MIF chez les personnes en réadaptation après un AVC. Méthodologie : les chercheurs ont évalué les personnes qui avaient subi un AVC ( n=143) de trois centres de réadaptation à l'aide de la MIF et du SMAF à l'admission et au congé. Ils ont divisé l'échantillon aléatoirement en ensembles de données de dérivation et de validation. Ils ont procédé à une analyse de régression du premier ensemble de données pour dériver une équation de conversion à chaque point dans le temps. Ils ont mesuré la validité des équations au moyen de coefficients de corrélation et calculé les différences entre les scores de MIF observés et prédits à partir du deuxième ensemble de données. Résultats : la relation entre les scores du SMAF et de MIF était linéaire à l'admission, mais quadratique au congé. À l'admission, l'équation proposée est MIF=139−1,5×SMAF et, au congé, MIF=118−0,018×SMAF 2. Les scores de MIF observés et prédits étaient hautement corrélés dans l'ensemble de données de validation ( r = 0,92 et 0,93 à l'admission et au congé, respectivement). De plus, les équations donnaient de bons résultats dans le classement de la gravité des AVC par rapport au classement reposant sur les scores de MIF observés. Conclusions : on peut convertir les scores de SMAF en toute fiabilité à l'aide des équations proposées, facilitant ainsi les essais internationaux sur la réadaptation après un AVC.