Validated Measures of Illness Perception and Behavior in People with Knee Pain and Knee Osteoarthritis: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify validated measures that capture illness perception and behavior and have been used to assess people who have knee pain/osteoarthritis. METHODS: A scoping review was performed. Nine electronic databases were searched for records from inception through April 19, 2015. Search terms included illness perception, illness behavior, knee, pain, osteoarthritis, and their related terms. This review included English language publications of primary data on people with knee pain/osteoarthritis who were assessed with validated measures capturing any of 4 components of illness perception and behavior: monitor body, define and interpret symptoms, take remedial action, and utilize sources of help. Seventy-one publications included relevant measures. Two reviewers independently coded and analyzed each relevant measure within the 4 components. RESULTS: Sixteen measures were identified that capture components of illness perception and behavior in the target population. These measures were originally developed to capture constructs that include coping strategies/skills/styles, illness belief, illness perception, self-efficacy, and pain behavior. Coding results indicated that 5, 11, 12, and 5 of these measures included the monitor body, define and interpret symptoms, take remedial action, and utilize sources of help components, respectively. CONCLUSIONS: Several validated measures were interpreted as capturing some components, and only 1 measure was interpreted as capturing all of the components of illness perception and behavior in the target population. A measure that comprehensively captures illness perception and behavior could be valuable for informing and evaluating therapy for patients along a continuum of symptomatic knee osteoarthritis.
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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 | 0,023 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».