Minimal important difference and patient acceptable symptom state for the Numerical Rating Scale (NRS) for pain and the Patient-Rated Wrist/Hand Evaluation (PRWHE) for patients with osteoarthritis at the base of thumb
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Numerical Rating Scale (NRS) and Patient-rated wrist/hand evaluation (PRWHE) are patient-reported outcomes frequently used for evaluating pain and function of the wrist and hand. The aim of this study was to determine thresholds for minimal important difference (MID) and patient acceptable symptom state (PASS) for NRS pain and PRWHE instruments in patients with base of thumb osteoarthritis. Methods Fifty-two patients with symptomatic base of thumb osteoarthritis wore a splint for six weeks before undergoing trapeziectomy. NRS pain (0 to 10) and PRWHE (0 to 100) were collected at the time of recruitment (baseline), after splint immobilization prior to surgery, and at 3, 6, 9 and 12 months after surgery. Four anchor-based methods were used to determine MID for NRS pain and PRWHE: the receiver operating characteristics (ROC) curve, the mean difference of change (MDC), the mean change (MC) and the predictive modelling methods. Two approaches were used to determine PASS for NRS pain and PRWHE: the 75 th percentile and the ROC curve methods. The anchor question for MID was the change perceived by the patient compared with baseline; the anchor question for PASS was whether the patient would be satisfied if the condition were to stay similar. The correlation between the transition anchor at baseline and the outcome at all time points combined was calculated using the Spearman’s rho analysis. Results The MID for NRS pain was 2.5 using the ROC curve method, 2.0 using the MDC method, 2.8 using the MC method, and 2.5 using the predictive modelling method. The corresponding MIDs for PRWHE were 22, 24, 10, and 20. The PASS values for NRS pain and PRWHE were 2.5 and 30 using the ROC curve method, and 2.0 and 22 using the 75th percentile method, respectively. The area under curve (AUC) analyses showed excellent discrimination for all measures. Conclusion We found credible MID estimates for NRS and PRWHE (including its subscales), although the MID estimates varied depending on the method used. The estimates were 20-30% of the range of scores of the instruments. The cut-offs for MID and PASS showed good or excellent discrimination, lending support for their use in future studies. Trial registration This clinimetrics study was approved by the Helsinki University ethical review board (HUS1525/2017).
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».