MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2788346547 · doi:10.2196/rehab.9247

Physiotherapy Questionnaires App to Deliver Main Musculoskeletal Assessment Questionnaires: Development and Validation Study

2018· article· en· W2788346547 sur OpenAlexvenueno aff
Nestor Cavalcante Teixeira Neto, Yuri Lopes Lima, Gabriel Peixoto Leão Almeida, Márcio Almeida Bezerra, Pedro Olavo de Paula Lima, Rodrigo Ribeiro de Oliveira

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical therapyMobile appsMedicinePsychologyApplied psychologyPhysical medicine and rehabilitationComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient-reported outcomes (PROs) translate subjective outcomes into objective data that can be quantified and analyzed. Nevertheless, the use of PROs in their traditional paper format is not practical for clinical practice due to limitations associated with the analysis and management of the data. To address the need for a viable way to group and utilize the main functioning assessment tools in the field of musculoskeletal disorders, the Physiotherapy Questionnaires app was developed. OBJECTIVE: This study aims to explain the development of the app, to validate it using two questionnaires, and to analyze whether participants prefer to use the app or the paper version of the questionnaires. METHODS: In the first stage, the app for an Android operational system was developed. In the second stage, the aim was to select questionnaires that were most often used in musculoskeletal clinical practice and research. The Foot and Ankle Outcome Score (FAOS) and American Orthopaedic Foot and Ankle Society (AOFAS) questionnaire were selected to validate the app. In total, 50 participants completed the paper and app versions of the AOFAS and 50 completed the FAOS. The study's outcomes were the correlation of the data between the paper and app versions as well as the preference of the participants between the two versions. RESULTS: The app was approved by experts after the adaptations of the layout for mobile phones and a total of 18 questionnaires were included in the app. Moreover, the app allows the generation of PDF and Excel files with the patients' data. In regards to validity, the mean of the total scores of the FAOS were 91.54% (SD 8.86%) for the paper version and 91.74% (SD 9.20%) for the app. There was no statistically significant differences in the means of the total scores or the subscales (P=.11-.94). The mean total scores for the AOFAS were 93.94 (SD 8.47) for the paper version and 93.96 (SD 8.48) for the app. No statistically significant differences were found for the total scores for the AOFAS or the subscales (P>.99). The app showed excellent agreement with the paper version of the FAOS, with an ICC value of 0.98 for the total score (95% CI 0.98-0.99), which was also found for the AOFAS with the ICC for the total score of 0.99 (95% CI 0.98-0.99). For compliance, 72% (36/50) of the participants in the FAOS group and 94% (47/50) in the AOFAS group preferred the app version. CONCLUSIONS: The Physiotherapy Questionnaires app showed validity and high levels of compliance for the FAOS and AOFAS, which indicates it is not inferior to the paper version of these two questionnaires and confirms its viability and feasibility for use in clinical practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,421 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Rehabilitation and Assistive TechnologiesMême sujetMobile Health and mHealth ApplicationsTravaux en français237 207