Test-retest Reliability for HAQ-DI and SF-36 PF for the Measurement of Physical Function in Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Due to no existing data, we aimed to derive evidence to support test-retest reliability for the Health Assessment Questionnaire-Disability Index (HAQ-DI) and 36-item Short Form Health Survey physical functioning domain (SF-36 PF) in psoriatic arthritis (PsA). METHODS: We identified datasets that collected relevant data for test-retest reliability for HAQ-DI and SF-36 PF, and evaluated them using Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) Filter 2.1 methodology. We calculated intraclass correlation coefficients (ICC) as a measure of test-retest reliability. We then conducted a quality assessment and evaluated the adequacy of test-retest reliability performance. RESULTS: Two datasets were identified for HAQ-DI and 1 for SF-36 PF in PsA. The quality of the datasets was good. The ICCs for HAQ-DI were good and excellent in study 1 (0.90, 95% CI 0.79-0.95) and study 2 (0.94, 95% CI 0.89-0.97). The ICC for SF-36 PF was excellent (0.96, 95% CI 0.92-0.98). The performance of test-retest reliability for both instruments was judged to be adequate. CONCLUSION: The new data derived support good and reasonable test-retest reliability for HAQ-DI and SF-36 PF in PsA.
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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 | 0,133 | 0,247 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».