Rasch analysis of the Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS): a statistical re‐evaluation
Notice bibliographique
Résumé
The knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS), based on the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), is widely used to evaluate subjective outcome in anterior cruciate ligament (ACL) reconstructed patients. However, the validity of KOOS has not been assessed using Rasch analysis. The objective of this study was to evaluate the viability of KOOS as an outcome measure for ACL reconstruction using the partial credit Rasch model. Rasch analysis was applied to 200 KOOS questionnaires completed by patients consecutively tested 20 weeks after ACL reconstruction and subsequent rehabilitation. Rasch analysis showed that of the five proposed subscales in KOOS, only knee-related quality of life (QoL) and sport and recreational related function (Sport/Rec) fulfilled the criteria of a unidimensional measurement scale when applied to these patients. The three subdomains in KOOS extracted from WOMAC did not fulfill these criteria. While the content of KOOS appears to be relevant for knee patients, the psychometric measurement properties of KOOS are insufficient for use on patients 20 weeks subsequent to ACL reconstruction. A new knee measure targeted for these patients could be developed based on the content of KOOS. This study demonstrates that knee measurement instruments constructed for a specific condition cannot necessarily be used on patients with other similar conditions.
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 | 0,073 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».