Validation and Cross-Cultural Adaptation of the Hindi Version of the Oxford Knee Score in Patients With Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cases of knee osteoarthritis are on the rise in India with an increasingly ageing population. A large number among them shall undergo total knee replacement, so there is a requirement for validated patient-reported outcome measures in the Hindi language. Oxford Knee Score (OKS) is one of the most commonly used patient-reported outcome measure scoring systems. The current study was designed to test and validate cross-cultural adaptation and translate the Hindi version of the Oxford Knee Score (OKS-H). Material and Methods: The OKS-H was formulated as per recommendations for cross-cultural adaptation and translation. The OKS was tested on 162 patients with knee osteoarthritis who underwent a total knee replacement. Reliability of the OKS-H was tested using the intraclass correlation coefficient (ICC) and internal consistency was assessed using Cronbach's alpha. The construct validity was assessed using OKS-H, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), and 36-Item Short Form Survey (SF-36) questionnaire. Results: The translation was performed with no major difficulty. The OKS was completed by 158 (97.5%) and 157 (96.9%) patients at test and retest, respectively, after one week. With an ICC of 0.87, OKS had shown good reliability. The construct validity obtained against the WOMAC and SF-36 scores was strong (ICC between 0.49 to 0.86). CONCLUSION: The translated OKS-H is a reliable and valid instrument for patient-reported outcome measures in cases of knee osteoarthritis opting for total knee arthroplasty.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».