Development and Initial Validation of the Satisfaction and Recovery Index (SRI) for Measurement of Recovery from Musculoskeletal Trauma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a need for a generic patient-reported outcome (PRO) that is patient-centric and offers sound properties for measuring the process and state of recovery from musculoskeletal trauma. This study describes the construction and initial validation of a new tool for this purpose. METHODS: A prototype tool was constructed through input of academic and clinical experts and patient representatives. After evaluation of individual items, a 9-item Satisfaction and Recovery Index (SRI) was subject to psychometric evaluation drawn from classical test theory. Subjects were recruited through online and clinical populations, from those reporting pain or disability from musculoskeletal trauma. The full sample (N = 129) completed the prototype tool and a corresponding region-specific disability measure. A subsample (N = 46) also completed the Short-Form 12 version 2 (SF12vs). Of that, a second subsample (N = 29) repeated all measures 3 months later. RESULTS: A single factor 'health-related satisfaction' was extracted that explained 71.1% of scale variance, Cronbach's alpha = 0.95. A priori hypotheses for cross-sectional correlations with region-specific disability measures and the generic Short-form 12 component scores were supported. The SRI tool was equally responsive to change, and able to discriminate between recovered/non-recovered subjects, at a level similar to that of the region-specific measures and generally better than the SF-12 subscales. CONCLUSION: The new SRI tool, as a measure of health-related satisfaction, shows promise in this initial evaluation of its properties. It is generic, patient-centered, and shows overall measurement properties similar to that of region-specific measures while allowing the potential benefit of comparison between clinical conditions. Despite early promising results, additional properties need to be explored before the tool can be endorsed for routine clinical use.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».