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Enregistrement W2068615082 · doi:10.2519/jospt.2009.2930

Measurement Properties of the Neck Disability Index: A Systematic Review

2009· review· en· W2068615082 sur OpenAlexaff
Joy C. MacDermid, David M. Walton, Sarah Avery, Alanna Blanchard, Evelyn Etruw, Cheryl McAlpine, Charlie H. Goldsmith

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic and Sports Physical Therapy · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensSt Joseph's Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLIntraclass correlationReliability (semiconductor)Data extractionInter-rater reliabilityMEDLINEStandard errorCritical appraisalSample size determinationKappaRanking (information retrieval)Meta-analysisSystematic reviewPsychometricsPhysical therapyStatisticsClinical psychologyArtificial intelligenceComputer sciencePsychiatryAlternative medicinePathologyRating scalePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Systematic review of clinical measurement. OBJECTIVE: To find and synthesize evidence on the psychometric properties and usefulness of the neck disability index (NDI). BACKGROUND: The NDI is the most commonly used outcome measure for neck pain, and a synthesis of knowledge should provide a deeper understanding of its use and limitations. METHODS AND MEASURES: Using a standard search strategy (1966 to September 2008) and 4 databases (Medline, CINAHL, Embase, and PsychInfo), a structured search was conducted and supplemented by web and hand searching. In total, 37 published primary studies, 3 reviews, and 1 in-press paper were analyzed. Pairs of raters conducted data extraction and critical appraisal using structured tools. Ranking of quality and descriptive synthesis were performed. RESULTS: Horizon estimation suggested the potential for 1 missed paper. The agreement between raters on quality assessments was high(kappa = 0.82). Half of the studies reached a quality level greater than 70%. Failures to report clear psychometric objectives/hypotheses or to rationalize the sample size were the most common design flaws. Studies often focused on less clinically applicable properties, like construct validity or group reliability, than transferable data, like known group differences or absolute reliability (standard error of measurement [SEM] or minimum detectable change [MDC]). Most studies suggest that the NDI has acceptable reliability, although intraclass correlation coefficients (ICCs) range from 0.50 to 0.98. Longer test intervals and the definition of stable can influence reliability estimates. A number of high-quality published (Korean, Dutch, Spanish, French, Brazilian Portuguese) and commercially supported translations are available. The NDI is considered a 1-dimensional measure that can be interpreted as an interval scale. Some studies question these assumptions. The MDC is around 5/50 for uncomplicated neck pain and up to 10/50 for cervical radiculopathy. The reported clinically important difference (CID) is inconsistent across different studies ranging from 5/50 to 19/50. The NDI is strongly correlated (>0.70) to a number of similar indices and moderately related to both physical and mental aspects of general health. CONCLUSION: The NDI has sufficient support and usefulness to retain its current status as the most commonly used self-report measure for neck pain. More studies of CID in different clinical populations and the relationship to subjective/work/function categories are required.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,180
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,180
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,009
Bibliométrie0,0210,020
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations953
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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