Inter-rater agreement of the Pain and Disability Drivers Management rating scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A framework to establish the biopsychosocial patient profile for persons with low back pain has been recently proposed and validated: The Pain and Disability Drivers Management model (PDDM). In order to facilitate its clinical integration, we developed the PDDM rating scale. OBJECTIVES: To determine the inter-rater agreement of the PDDM rating scale. A second objective was to determine if this inter-rater agreement varies according to the complexity of patients' clinical presentation. METHODS: We recruited physiotherapists during one-day workshops on the PDDM. We asked each participant to assess two clinical vignettes using the rating scale. One vignette presented a typical clinical presentation (moderate level of difficulty) and one presented an atypical presentation (complex level of difficulty). We determined inter-rater agreement with the proportion of participants who gave the same answer for each PDDM domain. RESULTS: For the typical vignette, the inter-rater agreement per domain was moderate to good (between 0.54 and 0.97). For the complex vignette, the inter-rater agreement per domain was poor to good (between 0.49 and 0.81). The comparison between the two vignettes showed a significant difference (p< 0.01) for nociceptive and cognitive-emotional domains. CONCLUSION: Overall performance indicates that the rating scale present adequate agreement for clinical use, but specific domains require further development.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».