Cross-cultural translation of the Lysholm knee score in Chinese and its validation in patients with anterior cruciate ligament injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Lysholm Knee Score (LKS) is widely used and is one of the most effective questionnaires employed to assess knee injuries. Although LKS has been translated into multiple languages, there is no Chinese version even though China has the largest population of patients with knee-joint injuries. The objective of our study was to develop the Chinese version of LKS (C-LKS) and assess its reliability, validity and responsiveness in Chinese patients with anterior cruciate ligament (ACL) injuries. METHODS: Study participants were mainly recruited among patients with ACL injuries scheduled for arthroscopic ACL reconstruction at our hospital. First, we developed the C-LKS in a five-step translation and cross-cultural adaptation procedure. Next, we calculated the Cronbach's alpha, intraclass correlation coefficient (ICC), Pearson's correlation coefficient (r), effect size (ES), and standardized response mean (SRM) to evaluate the reliability, validity, and responsiveness of C-LKS respectively. RESULTS: Overall, 126 patients with ACL injuries successfully completed the questionnaires. Acceptable internal consistency (Cronbach's alpha = 0.726) as well as excellent test-retest reliability (ICC = 0.935) was found for C-LKS. Good or moderate correlation (r = 0.514-0.837) was determined among C-LKS and International Knee Documentation Committee Subjective Knee Form (IKDC), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), physical subscales of SF-36; C-LKS also had fair or moderate correlation (r = 0.207-0.462) with the other subscales of SF-36, which adequately illustrated that good validity was included in C-LKS. In addition, good responsiveness was also observed in C-LKS (ES = 1.36,SRM = 1.26). CONCLUSIONS: We have shown that our developed C-LKS questionnaire is reliable, valid and responsible for the evaluation of Chinese-speaking patients with ACL injuries and it would be an effective instrument.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».