The Munich Knee Questionnaire: Development and Validation of a New Patient‐Reported Outcome Measurement Tool for Knee Disorders
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop and validate an all-purpose patient-reported outcome questionnaire for a patient-based follow-up examination regarding knee disorders. METHODS: Each scale of the Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS), International Knee Documentation Committee (IKDC) score, Lysholm knee score, Western Ontario Meniscal Evaluation Tool (WOMET) score, and Tegner score was analyzed, and after matching of the general topics, the dedicated items underwent a fusion to the final Munich Knee Questionnaire (MKQ) item and a score comprising 33 items was created. In a prospective clinical study, we evaluated validity, reliability, and responsiveness in 152 physical active patients (75 women and 77 men; mean age, 47 years) with traumatic as well as degenerative knee disorders. RESULTS: Test-retest reliability was substantial, with intraclass correlation coefficients of at least 0.91. Construct validity and responsiveness were confirmed by correlation coefficients of 0.78 to 0.86 (P = .01) and 0.41 to 0.71, respectively. Correlation coefficients of the original scores (KOOS, IKDC, Lysholm, WOMET, and Tegner) and the scores calculated from the MKQ were between 0.80 and 0.91 (P = .01). CONCLUSIONS: The MKQ is a reliable and valid patient-reported outcome questionnaire for assessing knee function. It seems to enable the calculation of the original items of the KOOS, IKDC score, Lysholm knee score, WOMET score, and Tegner score. CLINICAL RELEVANCE: The MKQ facilitates the comparison of treatment results in knee disorders and allows the evaluation of treatment efficacy. Identified inadequate treatment concepts could be eliminated, leading to increased patient satisfaction and optimized quality of health care.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».