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Enregistrement W3029169485 · doi:10.3171/2020.3.spine2084

Normative data of a smartphone app–based 6-minute walking test, test-retest reliability, and content validity with patient-reported outcome measures

2020· article· en· W3029169485 sur OpenAlexaff
Lazar Tosic, Elior Goldberger, Nicolai Maldaner, Marketa Sosnova, Anna Maria Zeitlberger, Victor E. Staartjes, Pravesh S. Gadjradj, Hubert A. J. Eversdijk, Ayesha Quddusi, Maria L. Gandía-González, Jamasb Sayadi, Atman Desai, Luca Regli, Oliver Gautschi, Martin N. Stienen

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationPhysical therapyVisual analogue scaleNormativeClaudicationMedicineStandard errorTest (biology)Criterion validityNeurogenic claudicationReliability (semiconductor)PsychologyPhysical medicine and rehabilitationLumbarPsychometricsStatisticsSurgeryMathematicsConstruct validityLumbar spinal stenosisArterial diseaseClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The 6-minute walking test (6WT) is used to determine restrictions in a subject's 6-minute walking distance (6WD) due to lumbar degenerative disc disease. To facilitate simple and convenient patient self-measurement, a free and reliable smartphone app using Global Positioning System coordinates was previously designed. The authors aimed to determine normative values for app-based 6WD measurements. METHODS: The maximum 6WD was determined three times using app-based measurement in a sample of 330 volunteers without previous spine surgery or current spine-related disability, recruited at 8 centers in 5 countries (mean subject age 44.2 years, range 16-91 years; 48.5% male; mean BMI 24.6 kg/m2, range 16.3-40.2 kg/m2; 67.9% working; 14.2% smokers). Subjects provided basic demographic information, including comorbidities and patient-reported outcome measures (PROMs): visual analog scale (VAS) for both low-back and lower-extremity pain, Core Outcome Measures Index (COMI), Zurich Claudication Questionnaire (ZCQ), and subjective walking distance and duration. The authors determined the test-retest reliability across three measurements (intraclass correlation coefficient [ICC], standard error of measurement [SEM], and mean 6WD [95% CI]) stratified for age and sex, and content validity (linear regression coefficients) between 6WD and PROMs. RESULTS: The ICC for repeated app-based 6WD measurements was 0.89 (95% CI 0.87-0.91, p < 0.001) and the SEM was 34 meters. The overall mean 6WD was 585.9 meters (95% CI 574.7-597.0 meters), with significant differences across age categories (p < 0.001). The 6WD was on average about 32 meters less in females (570.5 vs 602.2 meters, p = 0.005). There were linear correlations between average 6WD and VAS back pain, VAS leg pain, COMI Back and COMI subscores of pain intensity and disability, ZCQ symptom severity, ZCQ physical function, and ZCQ pain and neuroischemic symptoms subscores, as well as with subjective walking distance and duration, indicating that subjects with higher pain, higher disability, and lower subjective walking capacity had significantly lower 6WD (all p < 0.001). CONCLUSIONS: This study provides normative data for app-based 6WD measurements in a multicenter sample from 8 institutions and 5 countries. These values can now be used as reference to compare 6WT results and quantify objective functional impairment in patients with degenerative diseases of the spine using z-scores. The authors found a good to excellent test-retest reliability of the 6WT app, a low area of uncertainty, and high content validity of the average 6WD with commonly used PROMs.

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)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,062 · 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.

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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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