The Swedish Web Version of the Quality of Recovery Scale Adapted for Use in a Mobile App: Prospective Psychometric Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 40-item Quality of Recovery (QoR-40) questionnaire is well validated for measuring self-assessed postoperative recovery. The Swedish version of the 40-item Quality of Recovery (QoR-40) has been developed into a Web-based questionnaire, the Swedish Web version of the Quality of Recovery (SwQoR) questionnaire, adapted for use in a mobile app, Recovery Assessment by Phone Points, or RAPP. OBJECTIVE: The aim of this study was to test the validity, reliability, responsiveness, and clinical acceptability and feasibility of SwQoR. METHODS: We conducted a prospective psychometric evaluation study including 494 patients aged ≥18 years undergoing day surgery at 4 different day-surgery departments in Sweden. SwQoR was completed daily on postoperative days 1 to 14. RESULTS: All a priori hypotheses were confirmed, supporting convergent validity. There was excellent internal consistency (Cronbach alpha range .91-.93), split-half reliability (coefficient range .87-.93), and stability (ri=.99, 95% CI .96-.99; P<.001). Cohen d effect size was 1.00, with a standardized response mean of 1.2 and a percentage change from baseline of 59.1%. An exploratory factor analysis found 5 components explaining 57.8% of the total variance. We noted a floor effect only on postoperative day 14; we found no ceiling effect. CONCLUSIONS: SwQoR is valid, has excellent reliability and high responsiveness, and is clinically feasible for the systematic follow-up of patients' postoperative recovery.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 ».