Measurement Properties of Outcome Measures Used to Assess Physical Impairments in Patients After Distal Radius Fracture: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Individuals with distal radius fractures (DRF) may experience difficulty with gripping an object, painful wrist movements, sensorimotor difficulties, and swelling around the wrist and hand. A comprehensive review of the existing evidence concerning the measurement properties of common physical impairment measures can provide a valuable resource to guide hand therapy practice while managing DRF. The primary objective was to locate and assess the quality of literature on the measurement properties for the measures of physical impairment used in individuals with DRF. METHODS: Two reviewers searched PubMed, CINAHL, and EMBASE. A combination of DRF, measurement properties, and physical impairments were used as keywords, and articles were independently assessed using the Consensus-Based Standards for the Selection of Health Measurement Instruments critical appraisal tool. Primary studies were included if they examined at least 1 of the following: reliability, validity, responsiveness, or indices of true and meaningful changes for measures of physical impairment in the DRF sample. A total of 19 articles were included in this review. The quality of the studies ranged from 46% to 92%. This review suggests that measures such as assessment of grip strength and supination and pronation range of motion (ROM), using various goniometric devices, showed good intrarater and interrater reliability, construct validity, and responsiveness in individuals with DRF. CONCLUSION: Acceptable reliability and responsiveness were reported in grip and wrist ROM assessments for measuring changes in wrist and hand function after DRF; however, wrist ROM assessed using traditional goniometric techniques were less reliable in individuals with DRF. IMPACT: This study provides insight into which objective tools might be better suited for measuring outcomes related to DRF.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| 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 ».