Use of questionnaire-based outcomes for the measurement of activities and participation in the physiotherapy management of hip osteoarthritis: a review
Notice bibliographique
Résumé
Physiotherapy is an important management option in hip osteoarthritis. Its effectiveness can be evaluated with the use of valid and reliable outcome measures in research and clinical practice. Numerous outcome measures for use in hip osteoarthritis are available and the ICF classification can be used to guide decision making to ensure that all aspects of human functioning are represented. The activity and participation components of ICF are a vital part of assessment, but are traditionally under-utilised in physiotherapy. A number of questionnaire-based outcomes that measure activity and participation can be used in clinical or research practice with hip osteoarthritis patients such as The Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), Lequense Index of Severity, Harris Hip Score (HHS), Arthritis Impact Measurement Scale (AIMS), Short Form-36 (SF-36) and European Quality of Life scale (Euroqol). These are discussed with particular reference to their psychometric properties of reliability, validity and responsiveness. To date, the WOMAC has undergone the most psychometric testing of the disease-specific measures, whilst the SF-36 is the most widely tested generic measure. Both of these measures are recommended for use in hip osteoarthritis. Further psychometric testing is required of the other measures which will enable clinicians and researchers to decide which is the most appropriate measure for use in hip osteoarthritis.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».