Short-Form New Knee Society Score: What Is Its Responsiveness and Convergent Validity with Other Scores?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The short-form version of New Knee Society Score (SF-NKSS) was designed with a purpose to reduce respondent burden. Literature review revealed only one report by Scuderi et al on responsiveness of derived SF-NKSS, but it was evaluated in two separate patient cohorts pre- and postsurgery. Our study had evaluated responsiveness and convergent validity of derived SF-NKSS in a single, large patient cohort followed longitudinally from preoperative status to over 1 year. Our database of 148 knee arthroplasty patients operated by the same surgeon, whose NKSS, Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), and 12-item Short-Form Survey (SF-12) scores were prospectively collected preoperatively and postoperatively at 3 and 12 months for a study published earlier, was analyzed for derived SF-NKSS. Responsiveness was evaluated by determining the effect size, standardized response mean (SRM), and ceiling and floor effects. For convergent validity, Pearson's correlation coefficient was used. SF-NKSS was found to be most responsive with the largest effect size and SRM at 3 months (3.02 and 2.50, respectively) and at 12 months (3.58 and 2.92, respectively) with no ceiling or floor effect. SF-NKSS was followed in responsiveness by original NKSS, WOMAC, and SF-12 in a descending order. Convergent validity showed a strong correlation (r = 0.8–1.0; p < 0.001) of SF-NKSS with NKSS and a moderate to strong correlation (r = 0.5–0.6; p < 0.001) with WOMAC and SF-12. We concluded that SF-NKSS is a reliable, highly responsive tool for post-total knee replacement evaluation. It also has the ability to register improvement in the patient's recovery, which can continue even after 1 year. We found that the SF-NKSS can be used interchangeably with the original NKSS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».