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Enregistrement W2800646036 · doi:10.1097/brs.0000000000002684

Minimum Clinically Important Difference in SF-36 Scores for Use in Degenerative Cervical Myelopathy

2018· article· en· W2800646036 sur OpenAlexaff
Jetan H. Badhiwala, Christopher D. Witiw, Farshad Nassiri, Muhammad Akbar, Blessing N. R. Jaja, Jefferson R. Wilson, Michael G. Fehlings

Notice bibliographique

RevueSpine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimal clinically important differenceMedicineMyelopathyReceiver operating characteristicStandard errorStandard deviationPhysical therapySurgeryInternal medicineRandomized controlled trialStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Post-hoc analysis of 606 patients enrolled in the AOSpine CSM-NA or CSM-I prospective, multicenter cohort studies. OBJECTIVE: The aim of this study was to determine the minimum clinically important difference (MCID) in SF-36v2 Physical Component Summary (PCS) and Mental Component Summary (MCS) scores in patients undergoing surgery for degenerative cervical myelopathy (DCM). SUMMARY OF BACKGROUND DATA: There has been a shift toward focus on patient-reported outcomes (PROs) in spine surgery. However, the numerical scores of PROs lack immediate clinical meaning. The MCID adds a dimension of interpretability to PRO scales; by defining the smallest change, a patient would consider meaningful. METHODS: The MCID of the SF-36v2 PCS and MCS were determined by distribution- and anchor-based methods comparing preoperative to 12-month scores. Distribution-based approaches included calculation of the half standard deviation and standard error of measurement (SEM). Change in Neck Disability Index (NDI) served as the anchor: "worse" (ΔNDI>7.5); "unchanged" (7.5≥ΔNDI>-7.5); "slightly improved" (-7.5≥ΔNDI>-15); and "markedly improved" (ΔNDI ≤-15). Receiver operating characteristic (ROC) analysis was performed to determine the change score for the MCID with even sensitivity and specificity to distinguish patients who were "slightly improved" versus "unchanged" on the NDI. RESULTS: The MCID for the SF-36v2 PCS and MCS were 4.6 and 6.8 by half standard deviation and 2.9 and 4.3 by SEM, respectively. By ROC analysis, the MCID was 3.9 for the SF-36v2 PCS score and 3.2 for the SF-36v2 MCS score. Using a cutoff of 4 points, the SF-36v2 PCS had a sensitivity of 72.2% and specificity of 68.1%, and MCS 61.9% and 64.6%, respectively, in separating patients who were "markedly improved" or "slightly improved" from those who were "unchanged" or "worse." CONCLUSION: We found the MCID of the SF-36v2 PCS and MCS to be 4 points. This will facilitate use of the SF-36v2 as an outcome in future studies of DCM. LEVEL OF EVIDENCE: 3.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,288 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations107
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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