Assessment of Disability in Patients with Acute Traumatic Spinal Cord Injury: A Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Given the importance of accurately and reliably assessing disability in future clinical trials, which will test therapeutic strategies in acute spinal cord injury (SCI), we sought to appraise comprehensively studies that focused on the psychometric properties (i.e., reliability, validity, and responsiveness) of all previously used outcome measures in the SCI population. The search strategy included Medline, CINAHL, EMBASE, and Cochrane databases. Two reviewers independently assessed each study regarding eligibility, level of evidence (using Sackett's criteria), and quality. Of 363 abstracts captured in our search, 36 full articles fulfilled the inclusion and exclusion criteria. Eight different outcome measures were used to assess disability in the SCI population, including Functional Independence Measure (FIM), Spinal cord Injury Measure (SCIM), Walking Index for Spinal Cord Injury (WISCI), Quadriplegia Index of Function (QIF), Modified Barthel Index (MBI), Timed Up & Go (TUG), 6-min walk test (6MWT), and 10-m walk test (10MWT). While 19 of 36 studies provided level-4 evidence, the remaining 17 articles were classified as level-2b evidence. Most of the instruments showed convergent construct validity in the SCI population, but criterion validity was not examined due to the lack a gold standard for assessment of disability. All instruments were tested in the rehabilitation and/or community setting, but only FIM was examined in the acute care setting. Based on our results of quality assessment, the SCIM has the most appropriate performance regarding the instrument's psychometric properties. Nonetheless, further investigations are required to confirm the adequate performance of the SCIM as a comprehensive measure of functional recovery in patients with SCI in rehabilitative care. The expert panel of the Spinal Cord Injury Solutions Network (SCISN) that participated in the modified Delphi process endorsed these conclusions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».