Psychometric Properties of the OSPRO–YF Screening Tool in Patients with Shoulder Pathology
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The Optimal Screening for Prediction of Referral and Outcome Yellow Flag (OSPRO–YF) is a screening tool that incorporates many important psychosocial domains into one questionnaire to reduce the burden of completing multiple questionnaires. The objectives of this study were to examine the reliability and validity of the 10-item version of the OSPRO–YF with patients with shoulder conditions. Method: The study group consisted of injured workers with an active compensation claim for a shoulder injury. The control group consisted of patients with a complaint of shoulder pain but without a work-related shoulder injury. We examined reliability (internal consistency, test–retest) and validity (factorial, convergent, known groups). The Hospital Anxiety and Depression Scale; the Quick Disabilities of Arm, Shoulder and Hand; and the short Örebro Musculoskeletal Pain Screening Questionnaire were used for comparison. Results: Eighty patients had an active compensation claim, and 160 were in the control group. The intra-class correlation coefficient values for two observations of the domain scores varied from 0.91 to 0.94. The test–retest reliability of the dichotomous constructs was moderate to perfect for 8 of 11 constructs. The 10-item OSPRO–YF questionnaire had three distinct domains, as conceptualized by the developers: mood, fear avoidance, and positive affect–coping. The Cronbach’s a coefficients for these domains were 0.88, 0.94, and 0.94, respectively. The associations between the psychological constructs and domains and the similar theoretically derived scales were moderate to high and in the expected direction. Of the 11 constructs of the OSPRO–YF, 10 differentiated between patients with and without a work-related injury ( p-values ranging from 0.028 to < 0.001). Conclusions: The 10-item OSPRO–YF reduces the burden of using multiple questionnaires and has acceptable test–retest and internal consistency reliability and factorial, convergent, and known-groups validity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».