Development of the University of Wisconsin Running Injury and Recovery Index
Notice bibliographique
Résumé
Background Runners experience a high proportion of overuse injuries, with extended recovery periods involving a gradual, progressive return to preinjury status. A running-specific patient-reported outcome (PRO) measure does not exist, and a questionnaire assessing critical elements of runners' recovery processes may have excellent psychometric properties. Objectives To develop a valid, reliable, and responsive evaluative PRO measure to assess longitudinal change in running ability after running-related injury (RRI) for clinical practice and research applications. Methods Self-identified runners and selected experts participated in an iterative, 6-step development process of the University of Wisconsin Running Injury and Recovery Index (UWRI) in this longitudinal clinical measurement study. Content-related validity was assessed using open comments. Reproducibility was assessed using Cronbach's alpha, the intraclass correlation coefficient (ICC), and standard error of measurement (SEM). An anchor-based construct validity assessment measured the association between the change in UWRI score and global rating of change (GROC). Responsiveness assessments included floor and ceiling effects. Results The 9-item UWRI assesses running ability following an RRI, with the maximum score of 36 indicating a return to preinjury running ability. The UWRI demonstrated acceptable internal consistency (α = .82), test-retest reliability (ICC = 0.93), and SEM (1.47 points). Change in UWRI score was moderately correlated with the GROC (r = 0.61; 95% confidence interval: 0.4, 0.76). Floor and ceiling effects were absent. Completion required 3 minutes 15 seconds. Conclusion The UWRI is a reliable PRO measure and is responsive to changes in running function following an RRI, with minimal administrative burden. Level of Evidence Therapy, level 2c. J Orthop Sports Phys Ther 2019;49(10):751–760. Epub 3 Aug 2019. doi:10.2519/jospt.2019.8868
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».