Reliability, Discriminative, and Prognostic Validity of the Multidimensional Symptom Index in Musculoskeletal Trauma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Multidimensional Symptom Index (MSI) is a 10-item parallel score frequency×interference patient-reported outcome for use in clinical pain research. This manuscript describes results related to measurement stability, discriminative accuracy when screening for major depressive disorder (MDD), and prognostic validity when predicting recovery trajectories after acute musculoskeletal (MSK) trauma. METHODS: Data were drawn from a longitudinal cohort study of adults with acute MSK trauma, supplemented by a secondary sample of adults with chronic pain. RESULTS: In a sample of n=23 stable participants over a 1-month period, reliability metrics indicated good stability for all 5 subscales (ICC3,1: 0.70 to 0.91). In a mixed acute/chronic sample (n=148), the Number of Symptoms and Nonsomatic Symptoms subscales showed clinically useful discriminative accuracy for MDD screening (area under the curve=0.86 and 0.88, respectively). In n=129 with acute MSK trauma, the Mean Interference and Nonsomatic Symptoms subscales showed significant prognostic validity for classifying participants into "recovery expected" or "recovery not expected" groups with 72.5% and 92.2% accuracy, respectively. DISCUSSION: The MSI holds promise as a tool for evaluating change, screening for MDD, and identifying those at high or low risk of poor recovery. The results favor sensitivity over specificity. The labile nature of the acute pain symptoms and a truncated distribution of Nonsomatic Symptoms scores in that group both require some caution in interpretation. The MSI appears to be a potentially useful tool for rapid pain phenotyping, evaluation, and quick screening purposes in clinical practice.
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».