Validity of the Patient Specific Functional Scale in Patients following Upper Extremity Nerve Injury
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study evaluated the validity of the Patient Specific Functional Scale (PSFS) in patients with upper extremity nerve injury. METHODS: Following Research Ethics Boards (REB) approval, we included English-speaking adults, with greater than 6 months after an upper extremity nerve injury. Patient reported questionnaires included: PSFS, 36-item short-form health survey (SF-36), Disabilities of the Arm, Shoulder and Hand (DASH), McGill Pain Questionnaire, Pain Catastrophizing Scale (PCS) and Pain Disability Index (PDI). Statistical analyses evaluated the relationships among the outcome measures and the independent variables (age, gender, nerve injured, time since injury, work status, worker's compensation/litigation). Linear regression was used to evaluate the variables that predicted the PSFS. RESULTS: There were 157 patients (53 women, 104 men); median time since injury of 14 months. The mean ± SD scores were: PSFS 3.1 ± 2.3, DASH 44 ± 22, PCS 16 ± 15, pain intensity 4.2 ± 3.0, pain rating index 13 ± 11, PDI 28.3 ± 17.6 and SF-36 component scores physical (41.8 ± 8.7) mental (45.9 ± 12.6). There were moderate correlations between the PSFS and the DASH, and the SF-36 physical role domain. The PSFS was significantly lower in brachial plexus injuries. The final model explained 20.7 % of the variance and independent variables were DASH, nerve injured and age. CONCLUSION: This study provides evidence of construct validity of the PSFS for patients with upper extremity nerve injury. The PSFS is a valid method to assess functional limitations identified by the individual and can be completed in a shorter period of time than the DASH.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».