Outcome Measures to Evaluate Upper and Lower Extremity: Which Scores are Valid?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In orthopaedics and trauma surgery scores are frequently used to assess treatment outcomes. The purpose of the review is to create an overview analysing the content of validity studies of frequently utilized scores for upper and lower extremity. METHODS: Commonly used outcome measures to assess clinical outcome of upper (n = 19) and lower (n = 22) extremity were included. For each of the scores a comprehensive search in several databases (Medline, PubMed, google scholar) were performed to identify validation studies. The COSMIN-Checklist (COSMIN: Consensus-based Standards for the selection of health Measurement Instruments) introduced by Mokkink et al. were used to analyse systematically the methodological quality of the validation studies. RESULTS: Validity, objectivity and reliability were not routinely considered and addressed in validation studies. The score related validation studies did not include all defined criteria of the COSMIN-Checklist. Six scores of the upper extremity and four scores of the lower extremity are not adequately validated. The best validated scores of the upper extremity is Oxford Shoulder Score (OSS) and for the lower extremity Hip Disabilities and Osteoarthritis Outcome Score (HOOS) as well as Western Ontario and McMaster Universities Score (WOMAC). CONCLUSION: There is no gold standard for the content-comprehension of validation studies due to the structure of the original study. The more criteria were tested the more informative and significant the outcome measure is. However some scores, such as Neer and Castaing Score, that lack validation are still being successfully used in research and clinical practice. The present review provides an overview of frequently used score in orthopaedics and trauma surgery and their grade of validity.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».