Psychometric properties of the Oswestry disability index: Rasch analysis of responses in a work-disabled population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Oswestry disability index (ODI) is the most widely used measure of perceived disability for low back conditions. It has been adopted without adaptation in functional capacity evaluation (FCE). Rigorous testing of the ODI with modern psychometric methods, in this setting, is warranted. OBJECTIVE: To determine the psychometric properties of the ODI in FCE: unidimensionality; differential item functioning; item coverage and to identify poorly functioning items, allowing for improvement of these items and recalibration of the scale. METHODS: Rasch analysis, specifically Masters' partial credit model, was conducted on data. PARTICIPANTS: 133 work-disabled individuals presenting for FCE in northern British Columbia, Canada. RESULTS: All items had one poorly functioning option. Items were rescaled from six categories to five, improving the psychometric properties of the ODI as a unidimensional (disability due to back pain) scale. Item difficulty range is sufficient for a population with mild to severe disability. CONCLUSION: Although two of the ten ODI items functioned marginally unsatisfactorily in the unrevised state, the 5-option revised ODI appears superior. Use in clinical settings across a broad spectrum of disability levels could help establish its psychometric properties. Health professionals should be aware that the ODI may perform differently depending on client population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».