The DASH (Disabilities of the Arm, Shoulder and Hand) Outcome Measure: What do we know about it now?
Notice bibliographique
Résumé
Outcome measurement is an essential component for defining the effectiveness of clinicians’ practice (Reiman 1988) and standardised measures make that job more consistent, comparable and valid (Cole et al 1994). Hand therapists have long recognised the need for the standardisation of outcome measures, particularly for performance-based measures such as strength testing (Mathiowetz et al 1985, Woody et al 1988) or joint motion. More recently there has been an increased interest in outcome measures that capture the patient's perspective of their status, and that are standardised. The DASH (Disabilities of the Arm, Shoulder and Hand) is a standardised outcome measure that could be used for this purpose (Hudak et al 1996, McConnell et al 1999). The DASH reflects the impact of a disorder in terms of physical function and symptoms, which are the two main reasons patients seek care for a disorder of the musculoskeletal system. The DASH is becoming widely used by clinicians and researchers (McConnell et al 1999). It is now important to revisit what we know about how well the DASH is able to measure what it purports to measure. The purpose of this paper is to review the research that has been done to date on the DASH outcome measure, and to describe the implications of this for future research and for clinical practice.
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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 | 0,039 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».