Individualized outcome measures of daily activities are sensitive tools for evaluating hand surgery in rheumatic diseases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore the ability of six outcome measures to capture clinically important changes in patients with rheumatic diseases undergoing hand surgery and to study predictors of changes in activity performance in different patient and surgery strata. METHODS: A total of 172 patients (median age 59 years, disease duration 18 years) were stratified into subgroups: diagnosis, age, general function, type of surgery. Performance of daily activities and satisfaction were assessed by the Canadian Occupational Performance Measure (COPM). Clinically important improvement was defined as a two-step improvement in COPM. Hand function was assessed by reference to grip strength (Grippit), pinch strength (pinch gauge), hand pain (visual analogue scale) and grip ability (Grip Ability Test). Responsiveness was calculated as effect size (ES) at 6-month follow-up compared with baseline. RESULTS: Clinically important improvement was reached by 25-69% depending on outcome measure and type of surgery. Improvement was smaller in patients with multiple simultaneous procedures. Regardless of diagnosis, age, general function and type of surgery, patients improved significantly in all measures, with the largest changes in COPM(performance) and COPM(satisfaction) (ES 0.7-1.9). The ES of pain ranged from 0.2 to 0.7, Grippit from 0.1 to 0.5 and pinch gauge from 0.4 to 0.8. Hand pain was the only significant predictor of clinically important improvement of COPM(performance): odds ratio 0.71, 95% CI 0.51, 0.98 (P = 0.041). CONCLUSION: COPM was the most sensitive instrument to capture clinically important improvement, and hand pain was a significant predictor of improvement, irrespective of diagnosis, age, general functional level and type of surgery.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».