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Enregistrement W3006802945 · doi:10.3171/2019.12.spine191367

Responsiveness of standard spine outcome tools: do they measure up?

2020· article· en· W3006802945 sur OpenAlexaffabout
Carolyn E. Schwartz, Roland B. Stark, Phumeena Balasuberamaniam, Mopina Shrikumar, Abeer Wasim, Joel Finkelstein

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOswestry Disability IndexPhysical therapyMedicinePatient-Reported Outcomes Measurement Information SystemPatient-reported outcomeRespondentLow back painQuality of life (healthcare)Physical medicine and rehabilitationPsychometricsComputerized adaptive testingClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Over the past 2 decades, spine outcome research has become more standardized in response to recommendations from Deyo and others. By using the same generic and condition-specific patient-reported outcome (PRO) measures across studies, results are more easily compared. Given the challenges of maintaining high-quality data in clinical research studies, it would be important to evaluate the contribution of each PRO to confirm that it merits the respondent burden. This study aimed to examine the spine PROs' association with clinically important change and relative responsiveness in explaining variance in patients' global assessment of change (GAC). METHODS: This prospective longitudinal cohort study included adults recruited from 4 active spine surgery practices at a Toronto-based hospital. Patients were diagnosed with a degenerative lumbar spinal condition and underwent spinal decompression and/or fusion surgery. Participants completed the RAND-36 (to generate the physical component score [PCS] and mental component score [MCS]), Oswestry Disability Index (ODI), the numeric rating scale (NRS) for pain, Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) pain interference, and a GAC item. Random-effects models were used to investigate the sensitivity of PROs to the GAC and their responsiveness over time (i.e., PRO main effects and PRO-by-time interactions, respectively). RESULTS: The study sample included 168 patients (mean age 61 years, 50% female) with preoperative and up to 12 months of postoperative data. Random-effects models revealed significant main effects for all PROs. Significant time-by-PRO interactions were detected for the PCS, PROMIS, ODI, and NRS (p < 0.0005 in all cases), but not for the MCS. Further examination revealed different sensitivity of the PROs to the GAC at different times. The NRS, PROMIS, and PCS showed higher sensitivity early after surgery, and the PCS evinced a marked drop in sensitivity to the GAC at about 8 months postsurgery. CONCLUSIONS: All PROs currently included in the spine outcome core measures are associated with patients' subjective assessment of a clinically important change, and all but the MCS scores are responsive to such change. Based on these findings, the core spine PROs could be reduced to include fewer estimates of pain. The authors suggest replacing the less responsive measures with tools that help to characterize factors that are driving the patients' subjective assessment of change and that meaningfully address some of the higher levels in the hierarchy of quality-of-life outcomes.

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)0,205
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,431
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2050,431
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,008
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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