Psychometric Properties of the Outpatient Physical Therapy Improvement in Movement Assessment Log (OPTIMAL) in Patients With Musculoskeletal Disorders: A Replication Study With Additional Findings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Outpatient Physical Therapy Improvement in Movement Assessment Log (OPTIMAL) is a recently developed self-report outcome instrument designed to measure the extent of activity limitation as defined by the World Health Organization. OBJECTIVE: The purposes of the study were to replicate some aspects of the original study of the OPTIMAL Difficulty and Confidence scales and to conduct additional psychometric tests. DESIGN: A cross-sectional design was used in the study. METHODS: Of a total of 1,150 patients who received treatment at 4 outpatient centers over the study period, 1,030 patients were recruited for this study and completed the OPTIMAL instrument and previously validated region-specific functional status measures. A variety of analytic methods were used to examine the extent of redundancy between the OPTIMAL Difficulty and Confidence scales, as well as the internal consistency reliability, standard error of measurement, known-groups validity, and convergent validity of OPTIMAL Difficulty Scale scores. RESULTS: The OPTIMAL Difficulty and Confidence scale scores were found in a factor analysis to be load-based on anatomical region rather than on difficulty and confidence concepts. Internal consistency reliability for the subscales of the Confidence Scale varied and was .80 or higher for the lower-extremity subscale but .50 or less for the trunk and upper-extremity subscales. LIMITATIONS: Only cross-sectional relationships were examined, and another pure measure of activity limitation was not used for comparison. CONCLUSIONS: The findings generally did not support the psychometric properties of the OPTIMAL instrument. Although not conclusive, the data suggested that the OPTIMAL Difficulty and Confidence scales demonstrate substantial overlap. Reliability was generally low, with the exception of the lower-extremity subscale. Scores for the subscales of the Difficulty Scale differentiated among patients with lower-extremity versus trunk or upper-extremity diagnoses, but associations with previously validated region-specific measures were generally weak or absent. Clinicians treating outpatients with musculoskeletal disorders should consider alternative measures when attempting to quantify the extent of activity limitations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».