Polish Cross-Cultural Adaptation of the Lower Limb Functional Index (LLFI) Demonstrates a Valid Outcome Measure for the Lower Limb Region and Joints
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Patient reported outcome measures (PROMs) are recommended to enable the standardization of collected data and provide accurate representation of the patients’ subjective opinions of their functional capabilities. The purpose of this study was to perform linguistic and cross-cultural adaptation to establish a Polish version of the Lower Limb Functional Index (LLFI), and to evaluate the psychometric properties of internal consistency, reliability, error score, validity, and factor structure with standardized criteria PROMs in a population with lower limb problems.Methods: Linguistic and cultural adaptation complied with the International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research (ISPOR) guidelines to produce the Lower Limb Functional Index - Polish version (LLFI-PL). The study recruited subjects (n = 125, age = 52.86 ± 19.53 years, range 20–87, 56% female, injury duration = 17.69 ± 18.39 weeks, range 5–71). Baseline reliability and criterion validity included the LLFI-PL, Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC), Euroqol Health Questionnaire 5-Dimensions (EQ-5D-5L), and an 11-point pain Numerical Rating Scale, with retest at 3–7 days. Practicality for readability was considered within the face and content validity. Completion and scoring time were also calculated.Results: Statistical analysis showed excellent internal consistency (α = 0.94) and high test-retest reliability (ICC = 0.96). The error score found the SEM = 3.49% with MDC90 = 8.11%. Validity analysis showed strong correlations between the LLFI-PL with the WOMAC (r=-0.81) and moderate with the EQ-5D-5L (r=-0.63). Exploratory factor analysis confirmed a single-factor structure. Times for completion (172 ± 33 seconds) and scoring (20 ± 9 seconds) were determined.Conclusions: The LLFI-PL is a psychometrically sound questionnaire for Polish-speaking patients with lower limb musculoskeletal conditions. The results support the findings of previous original-English, Spanish, and Turkish versions for internal consistency, validity, reliability, error score, and factor structure.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».