Mapping hand functioning in hand osteoarthritis: Comparing self‐report instruments with a comprehensive hand function test
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine which self-report instruments best explain hand functioning measured by a generic comprehensive hand function test. METHODS: Six questionnaires currently used in hand osteoarthritis (OA), namely, the Arthritis Impact Measurement Scales 2 Short Form (AIMS2-SF), the Australian/Canadian Osteoarthritis Hand Index (AUSCAN), the Cochin scale, the Functional Index of Hand OA (FIHOA), the Health Assessment Questionnaire (HAQ), and the Score for Assessment and Quantification of Chronic Rheumatoid Affections of the Hands (SACRAH), were administered once in 100 patients with hand OA together with the Jebsen-Taylor Hand Function Test (JTHFT). In addition, 3 other hand function tests with short administration time were used: the Moberg Picking-Up Test (MPUT), the Button Test (BT), and grip strength. The Short Form 36 was used to describe health status. The relationship between the instruments and the JTHFT was determined by correlation analyses. RESULTS: AIMS2-SF total scores had the highest raw correlation coefficient to the JTHFT, followed by AIMS2-SF upper body limitation subscale, SACRAH stiffness subscale, and SACRAH total score. If controlled for age, the HAQ had the highest correlation coefficient. Of the 3 short hand function tests, the MPUT showed the highest raw correlation coefficient to the JTHFT; if controlled for age, the BT had the highest correlation coefficient. CONCLUSION: To comprehensively assess hand functioning in patients with hand OA, we recommend using both a self-report instrument used more generally in various arthritides and a self-report instrument specifically developed for hand OA. If a short test is preferred, we recommend using the MPUT or BT.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».