Psychometric properties of the Musculoskeletal Function Assessment and the Short Musculoskeletal Function Assessment: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the psychometric properties of the Musculoskeletal Function Assessment (MFA) and Short Musculoskeletal Function Assessment (SMFA). DATA SOURCES: A systematic search of the following databases was undertaken concerning psychometric evidence of the MFA and SMFA: PubMed, Embase, Scopus and Cinahl. References of retrieved articles were inspected for additional data. REVIEW METHOD: Articles evaluating the validity, reliability or responsiveness of the MFA or SMFA in patients with musculoskeletal disorders were included in this systematic review. The methodological quality of included articles was critically appraised and the psychometric data were extracted using standardized forms. An established set of criteria were used to synthetize the evidence in order to highlight the strengths and weaknesses of included questionnaires and the gaps in the literature. RESULTS: Nine articles on MFA and 24 articles on SMFA met the inclusion criteria. The SMFA fulfilled 75% of the psychometric criteria analyzed, while the MFA fulfilled only 50%. MFA and SMFA have excellent content validity and relative reliability (weighted average intraclass correlation coefficient ⩾ 0.87), and are moderately to highly responsive (standardized response mean between 0.65 and 1.13). Absolute reliability and clinically important difference of both questionnaires need to be defined, while the construct validity of MFA still needs to be established. CONCLUSION: MFA and SMFA are reliable and responsive tools for monitoring the function of patients with various musculoskeletal disorders. Still, research is needed to justify their usage in a clinical setting.
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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 | 0,019 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».