Predictive Validity and Responsiveness of Patient-Reported and Performance-Based Measures of Function in the Boston RISE Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-reported and performance-based measures (PBMs) are commonly used to measure physical function in studies of older adults. Selection of appropriate measures to address specific research questions is complex and requires knowledge of relevant psychometric properties. The aim of this study was to examine the predictive validity for adverse outcomes and responsiveness of a widely used patient-reported measure, the Late-Life Function and Disability Instrument (LLFDI), compared with PBMs. METHODS: We analyzed 2 years of follow-up data from Boston RISE, a cohort study of 430 primary care patients aged ≥65 years. Logistic and linear regression models were used to examine predictive validity for adverse outcomes and effect size and minimal detectable change scores were computed to examine responsiveness. Performance-based functional measures included the Short Physical Performance Battery, 400-m walk, gait speed, and stair-climb power test. RESULTS: The LLFDI and PBMs showed high predictive validity for poor self-rated health, hospitalizations, and disability. The LLFDI function scale was the only measure that predicted falls. Absolute effect size estimates ranged from 0.54 to 0.64 for the LLFDI and from 0.34 to 0.63 for the PBMs. From baseline to 2 years, the percentage of participants with a change ≥ minimal detectable change was greatest for the LLFDI scales (46-59%) followed by the Short Physical Performance Battery (44%), gait speed (35%), 400-m walk (17%), and stair-climb power test (9%). CONCLUSIONS: The patient-reported LLFDI showed comparable psychometric properties to PBMs. Our findings support the use of the LLFDI as a primary outcome in gerontological research.
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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 | 0,009 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».