Psychometric properties of the global rating of change scales in patients with neck disorders: a systematic review with meta-analysis and meta-regression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this systematic review was to critically appraise and synthesise the psychometric properties of Global Rating of Change (GROC) scales for assessment of patients with neck pain. DESIGN: Systematic review. DATA SOURCES: A search was performed in four databases (MEDLINE, EMBASE, CINAHL, SCOPUS) until February 2019. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Eligible articles were appraised using Consensus-based Standards for the selection of health Measurement Instruments checklist and the Quality Appraisal for Clinical Measurement Research Reports Evaluation Form. RESULTS: The search obtained 16 eligible studies and included in total 1533 patients with neck pain. Test-retest reliability of global perceived effect (GPE) was very high (intraclass correlation coefficient=0.80 to 0.92) for patients with whiplash. Pooled data of Pearson's r indicated that GROC scores were moderately correlated with neck disability change scores (0.53, 95% CI: 0.47 to 0.59). Pooled data of Spearman's correlations indicated that GROC scores were moderately correlated with neck disability change scores (0.56, 95% CI: 0.41 to 0.68). CONCLUSIONS: This study found excellent quality evidence of very good-to-excellent test-retest reliability of GPE for patients with whiplash-associated disorders. Evidence from very good-to-excellent quality studies found that GROC scores are moderately correlated to an external criterion patient-reported outcome measure evaluated pre-post treatment in patients with neck pain. No studies were found that addressed the optimal form of GROC scales for patients with neck disorders or compared the GROC to other options for single-item global assessment. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42018117874.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».