Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The past several decades have seen considerable interest in identifying and applying threshold change values with outcome measures commonly used by physiotherapists. The crucial question of interest to clinicians is, To what extent can valid inferences be drawn from an outcome measure’s change or improvement score? To date, typical reporting by researchers includes the presentation of a validity coefficient, often in the form of the area under a receiver operating characteristic curve, and a threshold change or improvement value. A limitation of existing work is that it does not convey the confidence that a clinician can have in a decision based on applying the proposed threshold change value. Methods: This knowledge translation article presents three questions, or building blocks, to consider when making a judgment about a patient’s change status: (1) to what extent does a measure assess change in the context of interest, (2) what is the threshold change value, and (3) how confident can a clinician be in making the correct decision about a patient’s change status when applying the threshold change value? Results: This article provides a process for combining clinical expertise with the results from threshold value studies to enhance confidence in clinical decisions about individual patients’ change status. Conclusions: The article shows how a graph can be used to efficiently translate the results from threshold value studies to convey the chance of making the correct decision about a patient’s change status.
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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 | 0,044 | 0,275 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».