A self-administered pain severity scale for patellofemoral pain syndrome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a scale for estimating the severity of patellofemoral pain syndrome (PFPS) and to determine its reliability and validity. DESIGN: The PFPS Severity Scale (PSS) was developed following a literature search, input from clinicians, and pilot testing in people with PFPS. The final version of the instrument encompasses 10 statements regarding PFPS pain in a visual analogue format. Reliability and validity of the new scale were determined in a PFPS population. SETTING: All testing was performed at the Canadian Forces Base Kingston, Physiotherapy Department. SUBJECTS: Twenty-nine military subjects (7 female) between the ages of 20 and 48 (32 years +/- 8.9) with subjective and objective findings consistent with PFPS were recruited. Twenty-four of the participants (6 female, 31.8 years +/- 9.4) participated in the reliability phase of the study. METHODS: Reliability of the PSS was determined by comparing the scores obtained on two test days (24 hours apart). Convergent validity of the PSS was determined by comparing data from the PSS with two established knee scales: the WOMAC (Western Ontario and McMaster Universities) Osteoarthritis Index and the Hughston Foundation subjective knee scale. RESULTS: Test-retest reliability was excellent (Spearman's rho = 0.95, p < 0.0001). The correlations between the PSS and the WOMAC and Hughston scales were strong (rho = 0.72 and 0.83, p < 0.001 respectively). CONCLUSIONS: The PSS is reliable and has demonstrated convergent validity making it a useful tool for monitoring rehabilitative or surgical outcomes in clients with PFPS.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».