Outcome Assessments in the Evaluation of Treatment of Spinal Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Clinicians and researchers increasingly recognize the importance of the patient's perspective in the evaluations of the effectiveness of treatment. The rapid growth in the number and types of patient-based outcome measures can be confusing. This supplement provides a state-of-the-art review of the available tools. In this paper, the key recommendations from the participating authors are summarized. A core set of measures should include the following five domains: back specific function, generic health status, pain, work disability, and patient satisfaction. Two commonly used measures of back-specific function are recommended: the Roland-Morris Disability Questionnaire and the Oswestry Disability Index. Among the generic measures, the SF-36 strikes the best balance between length, reliability, validity, responsiveness, and experience in large populations of patients with back pain. Moreover, the SF-36 Bodily Pain Scale provides a brief measure of pain intensity and pain interference with activities. Health-related work disability should include at a minimum a measure of work status and work-time loss. For those who are still at work, new measures are being developed to measure health-related work limitations. No single measure of patient satisfaction is clearly preferred but guiding principles are provided to choose among available measures. In addition to the five recommended domains, preference-based health outcome measures, including patients utilities, may be useful when there is a need to value alternative health outcomes.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».