Patient-reported outcome measures in osteoarthritis: a systematic search and review of their use and psychometric properties
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patient-reported outcome measures (PROM) or self-completed questionnaires have been used to report outcomes in osteoarthritis (OA) for over 35 years. Choices will always need to be made about what should be measured and, if relevant, what would be the most appropriate PROM to use. The current study aims to describe the available PROMs used in OA and their performance quality, so that informed choices can be made about the most appropriate PROM for a particular task. METHODS: The study included a systematic search for PROMs that have been in use over 17 years (period 2000-2016), and to catalogue their psychometric properties, and to present the evidence in a user-friendly fashion. RESULTS: 78 PROMs were identified with psychometric evidence available. The domains of pain, self-care, mobility and work dominated, whereas domains such as cleaning and laundry and leisure, together with psychological and contextual factors, were poorly served. The most frequently used PROMs included the Western Ontario McMaster Osteoarthritis Index, the Short Form 36 and the Knee Disability and Osteoarthritis Outcome Score which, between them, appeared in more than 4000 papers. Most domains had at least one PROM with the highest level of psychometric evidence. CONCLUSION: A broad range of PROMs are available for measuring OA outcomes. Some have good psychometric evidence, others not so. Some important psychological areas such as self-efficacy were poorly served. The study provides a current baseline for what is available, and identifies the shortfall in key domains if the full biopsychosocial model is to be explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».