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Enregistrement W2502209729 · doi:10.1177/2325967116s00196

Patient Reported Outcomes for Rotator Cuff Disease - Which PRO Should You Use?

2016· article· en· W2502209729 sur OpenAlexaboutno aff
Eric C. Makhni, Jason T. Hamamoto, John D. Higgins, Taylor Patterson, Anthony A. Romeo, Nikhil N. Verma

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRotator cuffMedicinePhysical therapyQuality of life (healthcare)DiseaseActivities of daily livingPhysical medicine and rehabilitationSurgeryPathologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Patient reported outcomes (PRO) are important clinical and research tools that are utilized by orthopedic surgeons in order to assess health outcomes following treatment. This is particularly so in the setting of rotator cuff pathology, in which several different validated patient reported outcomes exist. However, multiple recent studies have demonstrated a lack of standardization in the utilization of these scores. Moreover, many of these scores contain numerous components, thereby making them difficult to administer in a busy ambulatory setting. The goal of this study was to quantitatively assess the commonly used PRO for rotator cuff disease in order to identify the most efficient and comprehensive ones available for clinicians. Methods: Fifteen different PROs commonly used for rotator cuff pathology were selected for review. These outcome tools were assessed by the study team and reviewed for comprehensiveness with regards to assessment of pain, strength, activity, motion, and quality of life. The comprehensiveness and efficiency of each tool was evaluated by inclusion of questions addressing each domain. PROs were also evaluated with a focus of pain criteria (night pain, baseline/general pain, pain during activities of daily living, pain during sport, and pain during work). Finally, all PROs were assessed with regards to comprehensiveness in assessing activity scores (motion/stiffness, activities of daily living, sport, and work). Comprehensiveness scores were calculated by dividing the number of domains or subdomains present by the total domains or subdomains possible. Efficiency was calculated by dividing the number of domains present by the number of questions contained in each PRO. Results: The UCLA, Western Ontario Rotator Cuff Index (WORC), Disabilities of the Arm, Shoulder, and Hand (DASH), PENN, Shoulder Rating Questionnaire (SRQ), and Korean Shoulder Score (KSS) had an overall comprehensiveness score of 1.00 indicating all domains were present. The American Shoulder and Elbow Surgeons score (ASES), Constant score, Simple Shoulder Test (SST), 36 item Short Form Health Survey (SF-36), and Shoulder Pain and Disability Index (SPADI) had an overall comprehensiveness score of 0.80. The remaining PROs had a score of 0.60 or less. The highest scoring PROs for efficiency were UCLA, Constant, and Marx with scores of 1.00, 0.50, and 0.43 respectively. The UCLA, DASH, PENN, and SRQ had the highest pain comprehensiveness score of 0.60. The ASES, SST, WORC, DASH, Quick DASH, PENN, and SRQ had the highest activity comprehensiveness score of 1.00. The three highest averages of overall comprehensiveness, overall efficiency, pain comprehensiveness, and activity comprehensiveness were the UCLA, SRQ, and PENN PROs with averages of 0.78, 0.71, and 0.70 respectively. Conclusion: This is the first study to quantitatively assess quality and efficiency of patient reported outcomes for rotator cuff tears. The UCLA shoulder score was determined to be the most comprehensive and efficient when compared to fourteen other shoulder PROs in regards to the domains of pain, strength, activity, motion, and quality of life. Clinicians should consider these metrics when incorporating these tools in everyday clinical practice and research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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