Cross-cultural adaptation and validation of the Japanese version of the Toronto Extremity Salvage Score (TESS) for patients with malignant musculoskeletal tumors in the upper extremities
Notice bibliographique
Résumé
Background The Toronto Extremity Salvage Score (TESS) is a widely used disease-specific patient-completed questionnaire for the assessment of physical function in patients with musculoskeletal tumors ; however, there had not been the validated Japanese version of the TESS. The aim of this study was to validate the Japanese version of the TESS in patients with musculoskeletal tumors in the upper extremity. Methods After developing a Japanese version of the TESS, the questionnaire was administered to 53 patients to examine its reliability and validity in comparison with the Musculoskeletal Tumor Society (MSTS) scoring system and Short Form-36 (SF-36). Results Test–retest reliability with intraclass correlation coefficient (0.93) and internal consistency with Cronbach's alpha (0.90) were excellent. Factor analysis showed that the construct structure consisted of 3-item clusters, and the Akaike Information Criterion network also demonstrated that the items could be divided into 3 domains according to their content. The TESS strongly correlated with the MSTS rating scale (r = 0.750; P < 0.001) and the SF-36 physical functioning scale (r = 0.684; P < 0.001). However, as expected, the TESS had low correlations with the SF-36 mental health and role-emotional subscales and the MSTS scoring system manual dexterity domain. Conclusions Our study suggests that the TESS is a reliable and valid instrument to measure patient-reported physical functioning in patients with upper extremity sarcoma.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».