What Do the OMERACT Shoulder Core Set Candidate Instruments Measure? An Analysis Using the Refined International Classification of Functioning, Disability, and Health Linking Rules
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this paper is to assess the content and measurement constructs of the candidate instruments for the domains of "pain" and "physical function/activity" in the Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) shoulder core set. The results of this International Classification of Functioning, Disability, and Health (ICF)-based analysis may inform further decisions on which instruments should ultimately be included in the core set. METHODS: The materials for the analysis were the 13 candidate measurement instruments within pain and physical function/activity in the shoulder core domain set, which either passed or received amber ratings (meaning there were some issues with the instrument) in the OMERACT filtering process. The content of the candidate instruments was extracted and linked to the ICF using the refined linking rules. The linking rules enhance the comparability of instruments by providing a comprehensive overview of the content of the instruments, the context in which the measurements take place, the perspectives adopted, and the types of response options. RESULTS: The ICF content analysis showed a large variation in content and measurement constructs in the candidate instruments for the shoulder core outcome measurement set. CONCLUSION: Two of 6 pain instruments include constructs other than pain. Within the physical function/activity domain, 2 candidate instruments matched the domain, 3 included additional content, and 2 included meaningful concepts in the response options, suggesting that they should be omitted as candidate instruments. The analyses show that the content in most existing instruments of shoulder pain and functioning extends across core set domains.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».