Functional Status Score for the ICU: An International Clinimetric Analysis of Validity, Responsiveness, and Minimal Important Difference
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the internal consistency, validity, responsiveness, and minimal important difference of the Functional Status Score for the ICU, a physical function measure designed for the ICU. DESIGN: Clinimetric analysis. SETTINGS: Five international datasets from the United States, Australia, and Brazil. PATIENTS: Eight hundred nineteen ICU patients. INTERVENTION: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Clinimetric analyses were initially conducted separately for each data source and time point to examine generalizability of findings, with pooled analyses performed thereafter to increase power of analyses. The Functional Status Score for the ICU demonstrated good to excellent internal consistency. There was good convergent and discriminant validity, with significant and positive correlations (r = 0.30-0.95) between Functional Status Score for the ICU and other physical function measures, and generally weaker correlations with nonphysical measures (|r| = 0.01-0.70). Known group validity was demonstrated by significantly higher Functional Status Score for the ICU scores among patients without ICU-acquired weakness (Medical Research Council sum score, ≥ 48 vs < 48) and with hospital discharge to home (vs healthcare facility). Functional Status Score for the ICU at ICU discharge predicted post-ICU hospital length of stay and discharge location. Responsiveness was supported via increased Functional Status Score for the ICU scores with improvements in muscle strength. Distribution-based methods indicated a minimal important difference of 2.0-5.0. CONCLUSIONS: The Functional Status Score for the ICU has good internal consistency and is a valid and responsive measure of physical function for ICU patients. The estimated minimal important difference can be used in sample size calculations and in interpreting studies comparing the physical function of groups of ICU patients.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».