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Enregistrement W2940062173 · doi:10.6000/1929-6029.2019.08.02

Italian Version of the Risk Assessment and Prediction Tool: Properties and Usefulness of a Decision-Making Tool for Subjects’ Discharge after Total Hip and Knee Arthroplasty

2019· article· en· W2940062173 sur OpenAlexvenueno aff
Marco Monticone, Luca Frigau, Cristiano Sconza, Calogero Foti, Francesco Molà, Stefano Respizzi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Statistics in Medical Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHumanitas Research HospitalMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca
Mots-clésIntraclass correlationPhysical therapyLogistic regressionConfidence intervalReliability (semiconductor)MedicineArthroplastyRehabilitationTest (biology)Odds ratioPsychological interventionPhysical medicine and rehabilitationSurgeryPsychometricsInternal medicineClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Growing attention is being given to standardized outcome measures to improve interventions for total hip arthroplasty (THA) and total knee arthroplasty (TKA). We culturally adapt and validate the Italian version of the Risk Assessment and Prediction Tool (RAPT-I) to allow its predictive use after THA and TKA. Methods: The RAPT-I was adapted by forward–backward translation, a final review by an expert committee and a test of the pre-final version to establish its correspondence with the original version. The psychometric testing included test–retest reliability (intraclass correlation coefficient, ICC). The RAPT score was used to predict the subjects’ destination (<6: rehabilitation unit; 6–9: additional intervention before discharging home; or >9: discharge directly at home) by comparing the actual discharge destination with the predicted destination. The predictive effects of RAPT items on the discharge destination were further described by a logistic regression model (repeated leave-one-out bootstrap procedure). Results: The questionnaire was administered to 78 subjects with THA and 70 subjects with TKA and proven to be acceptable. The questionnaire showed excellent test–retest reliability (ICC = 0.839; with 95% confidence interval (CI) of 0.725–0.934 for THA; ICC = 0.973, with 95% CI of 0.930–0.997 for TKA). The RAPT-I overall predictive validity was 87.2%, and the discharge destination was directly related to living condition (odds ratio (OR) = 2.530), mobility (OR = 2.626) and age (OR = 1.332) and inversely related to gait aids (OR = 0.623) and gender (OR = 0.474). Conclusions: The RAPT-I was successfully adapted into Italian and proven to exhibit satisfactory properties, including predictive validity in determining discharge destination.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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