Measuring True Change in Individual Patients: Reliable Change Indices of Cardiac Rehabilitation Outcomes, and Implications for Quality Indicators
Notice bibliographique
Résumé
Background Mediated by outcomes such as improved exercise capacity, cardiac rehabilitation (CR) reduces morbidity and mortality. For accuracy, an individual CR patient's change must be measured reliably, an issue not typically considered in practice. Drawing from psychometric theory, we calculated reliable change indices (RCIs), to measure individual CR patients' true clinical change, apart from that from error and test practice/exposure, in exercise capacity, anxiety, and depression. Methods Indirectly calculated exercise capacity (peak metabolic equivalents [METs]) and psychological symptoms were each measured twice, 1 week apart, by administering treadmill tests or the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) to separate samples of 35 (mean age: 59.0 years; 6 women) and 96 (mean age: 64.4 years; 32 women) CR patients, respectively. Using test-retest reliability and mean difference scores from these samples to estimate error and practice/exposure effects, we calculated RCIs for a separate cohort (n = 2066; mean age: 62.0 years; 533 women) who completed 6-month CR, and compared change distributions (worsened/unchanged/improved) based on critical RCIs, mean and percent changes, cut-off scores, and standard deviations. Results Practice/exposure effects were nonsignificant, except the mean HADS anxiety score decreased significantly ( P ≤ 0.013; d = 0.17, small effect). Test-retest reliabilities were high (METs r = 0.934; HADS anxiety score r = 0.912; HADS depression score r = 0.90; P < 0.001). Among 2066 CR patients, RCI distributions differed ( P < 0.001) from those of most other change criteria. Conclusions Change ascertainment depends on criterion choice. A Canadian Cardiovascular Society CR quality indicator of increase by 0.5 MET may be too small to assess individuals' functional capacity change. RCIs offer a pragmatic approach to benchmarking reliable change frequency, and pending further validation, could be used for feedback to individual patients.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».