Rasch Analysis for the Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score Joint Replacement Version in Individuals Awaiting Total Knee Replacement Surgery
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to verify the single-factor structure of the joint replacement version of the Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS-JR) and examine its measurement properties in the context of Rasch analysis in patients with end-stage osteoarthritis of the knee (KOA) awaiting total knee replacement (TKR). The study design was retrieval of prospectively collected clinical data. The data were extracted from the presurgery visit for individuals with KOA who were scheduled for primary TKR at a tertiary care hospital. Those who were scheduled for revision of TKR had any other lower extremity injury or surgery during 6 months prior to the presurgery visit, or those who had reported pre-existing neurological impairments affecting the lower extremity functions were excluded during data extraction. The assumptions of Rasch analysis that were examined included the test of fit, fit of residuals, ordering of item thresholds, Pearson separation index, differential item functioning (DIF), dependency, and unidimensionality. The main outcome measure was KOOS-JR. Data were extracted for 283 patients, including 112 men and 160 women, from clinical charts. The KOOS-JR demonstrated good overall fit to the Rasch model. However, it failed to meet the assumption of unidimensionality. None of the items demonstrated DIF or concerns with response thresholds. Person-item threshold distribution indicated that the score for KOOS-JR overestimated person traits with floor and ceiling effects. Reliability statistics were equal to 0.9, suggesting that seven items within the KOOS-JR were internally consistent and reliable. The hypothetical unidimensional KOOS-JR could not be reproduced in our sample in that KOOS-JR had a latent construct. Future research should perform exploratory factor analysis to examine this latent construct.
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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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».