Validation of the Questionnaire to Identify Knee Symptoms (QuIKS) using Rasch analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Questionnaire to Identify Knee Symptoms (QuIKS) was recently developed to promote activity by screening for experiences related to early symptoms in people with emergent chronic knee pain problems, such as osteoarthritis (OA) - like knee pain. The main purpose of the current study was to evaluate measurement properties of the QuIKS using Rasch analysis in a sample of people with knee symptoms consistent with symptomatic knee OA. METHOD: This study used cross-sectional data. The sample was 200 subjects along the following knee health continuum: pain-free healthy knees (n = 55) from a university community, knee pain with no knee OA diagnosis (n = 111) from a university-affiliated medical clinic, and patients with surgeon-diagnosed symptomatic knee OA awaiting high tibial osteotomy (n = 34) from a sports medicine surgical clinic. The 13-item QuIKS was evaluated for its factor structure, item- and person-fit, item's category response structure, differential item functioning by sex and obesity status, local item dependency, unidimensionality, and test precision. Subsequently, the QuIKS underwent known-groups analysis and convergent validity with the Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS). RESULTS: In the QuIKS, each item's category response structure was modified. No differential item functioning was observed. Local item dependency informed the formation of four testlets. This refined QuIKS obtained summary fit to the Rasch measurement model, unidimensionality, reliability (person separation index = 0.82), and interval-level scoring. Subsequently, the Rasch-validated QuIKS (QuIKS-R) demonstrated excellent known-groups validity and good convergent validity with the KOOS (Spearman's rho = 0.45 to 0.77). CONCLUSIONS: The QuIKS-R provides interval-level quantification of knee symptoms-related experiences in people with knee symptoms consistent with symptomatic knee OA. Its scores might be useful for clinicians for promoting activity in individuals with early symptoms consistent with symptomatic knee OA.
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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 | 0,028 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».