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Enregistrement W3015867383 · doi:10.1186/s12891-020-03238-w

A narrative review and content analysis of functional and quality of life measures used to evaluate the outcome after TSA: an ICF linking application

2020· review· en· W3015867383 sur OpenAlexafffund
LU Ze, Joy C. MacDermid, Peter Rosenbaum

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster UniversitySt Joseph's Health CareHand and Upper Limb Clinic
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcMaster University
Mots-clésSports medicineMedicineOutcome (game theory)NarrativeQuality of life (healthcare)Quality (philosophy)RheumatologyPhysical therapyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Total shoulder arthroplasty (TSA) is considered as the standard reconstructive surgery for patients suffering from severe shoulder pain and dysfunction caused by arthrosis. Multiple patient-reported outcome measures (PROMs) have been developed and validated that can be used to evaluate TSA outcomes. When selecting an outcome measure both content and psychometric properties must be considered. Most research to date has focused on psychometric properties. Therefore, the current study aims to summarize what PROMs are being used to assess TSA outcomes, to classify the type of measure (International society for quality of life (ISOQOL) using definitions of functioning, disability, and health (FDH), quality of life (QoL) and health-related quality of life (HRQoL)) and to compare the content of these measures by linking them to the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) framework. METHODS: A literature review was performed in three databases including MEDLINE, EMBASE, and CINAHL to identify PROMs that were used in TSA studies. Meaningful concepts of the identified measures were extracted and linked to the relevant second-level ICF codes using standard linking rules. Outcome measures were classified as being FDH, HRQoL or QoL measures based on the content analysis. RESULT: Thirty-five measures were identified across 400 retrieved studies. The most frequently used PROM was the American Shoulder and Elbow Society score accounting for 21% (246) of the total citations, followed by the single item pain-related scale like visual analog scale (17%) and Simple Shoulder Test (12%). Twelve PROMs with 190 individual items fit inclusion criteria for conceptual analysis. Most codes (65%) fell under activity and participation categories. The top 3 most predominant codes were: sensation of pain (b280; 13%), hand and arm use (d445; 13%), recreational activity (d920; 8%). Ten PROMs included in this study were categorized as FDH measures, one as HRQoL measure, and one as unknown. CONCLUSIONS: Our study demonstrated that there is an inconsistency and lack of clarity in conceptual frameworks of identified PROMs. Despite this, common core constructs are evaluated. Decision-making about individual studies or core sets for outcome measurement for TSA would be advanced by considering our results, patient priorities and measurement properties.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,218
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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