Reliability and Validity of Two Versions of the Upper Extremity Functional Index
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the reliability, validity, and sensitivity to change of the 20-item version and the Rasch-refined 15-item version of the Upper Extremity Functional Index (UEFI-20 and UEFI-15, respectively) and to determine the impact of arm dominance on the positive minimal clinically important difference (pMCID). METHODS: Adults with upper-extremity (UE) dysfunction completed the UEFI-20, Upper Extremity Functional Scale (UEFS), Pain Limitation Scale, and Pain Intensity Scale at their initial physiotherapy assessment (Time 1); 24-48 hours later (Time 2); and 3 weeks into treatment or at discharge, whichever came first (Time 3). Demographics, including working status, were obtained at Time 1. Global ratings of change (GRC) were provided by the treating physiotherapist and patient at Time 3. The UEFI-15 was calculated from relevant items in the UEFI-20. The intra-class correlation coefficient (ICC) and minimal detectable change (MDC) quantified test-retest reliability (Time 1-Time 2). Cross-sectional convergent validity was determined by the association (Pearson's r) between Time 1 measures of function and pain. Known-groups validity was evaluated with a one-way ANOVA across three levels of working status. Longitudinal validity was determined by the association (Pearson's r) between function and pain change scores (Time 1-Time 3). Receiver operating characteristic (ROC) curves estimated the pMCID using Time 1-Time 3 change scores and average patient/therapist GRC. RESULTS: Reliability for the UEFI-20 and UEFI-15 was the same (ICC=0.94 for both measures). MDC values were 9.4/80 for the UEFI-20 and 8.8/100 for the UEFI-15. Cross-sectional, known-groups, and longitudinal validity were confirmed for both UEFI measures. pMCID values were 8/80 for the UEFI-20 and 6.7/100 for the UEFI-15; pMCID was higher for people whose non-dominant arm was affected. CONCLUSIONS: Both UEFI measures show acceptable reliability and validity. Arm dominance affects pMCID. The UEFI-15 is recommended because it measures only one dimension: UE function.
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 | 0,009 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».