Development and preliminary validation of a Function IndeX for Trauma (FIX-IT)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assessing fracture healing in clinical trials is subjective. The new Function IndeX for Trauma (FIX-IT) score provides a simple, standardized approach to assess weight-bearing and pain in patients with lower extremity fractures. We conducted an initial validation of the FIX-IT score. METHODS: We conducted a cross-sectional study involving 50 patients with lower extremity fractures across different stages of healing to evaluate the reliability and preliminary validity of the FIX-IT score. Patients were independently examined by 2 orthopedic surgeons, 1 orthopedic fellow, 2 orthopedic residents and 2 research coordinators. Patients also completed the Short Form-36 version 2 (SF-36v2) questionnaire, and convergent validity was tested with the SF-36v2. RESULTS: For interrater reliability, the intraclass correlation coefficients ranged from 0.637 to 0.915. The overall interrater reliability for the total FIX-IT score was 0.879 (95% confidence interval 0.828-0.921). The correlations between the FIX-IT score and the SF-36 ranged from 0.682 to 0.770 for the physical component summary score, from 0.681 to 0.758 for the physical function subscale, and from 0.677 to 0.786 for the role-physical subscale. CONCLUSION: The FIX-IT score had high interrater agreement across multiple examiners. Moreover, FIX-IT scores correlate with the physical scores of the SF-36. Although additional research is needed to fully validate FIX-IT, our results suggest the potential for FIX-IT to be a reliable adjunctive clinician measure to evaluate healing in lower extremity fractures. LEVEL OF EVIDENCE: Diagnostic Study Level I.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».