Meaningful thresholds for patient-reported outcomes following interventions for anterior cruciate ligament tear or traumatic meniscus injury: a systematic review for the OPTIKNEE consensus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We synthesised and assessed credibility (ie, trustworthiness) of thresholds that define meaningful scores for patient-reported outcome measures (PROMs) following interventions for anterior cruciate ligament (ACL) tear or traumatic meniscus injury. DESIGN: Systematic review, narrative synthesis. DATA SOURCES: We searched five databases, handsearched references of included studies and tracked citations. ELIGIBILITY: Included studies investigated: individuals with ACL tear or meniscus injury; mean age <35 years; and PROM thresholds calculated using any method to define a minimal important change (MIC) or a meaningful post-treatment score (Patient Acceptable Symptom State (PASS) or Treatment Failure). RESULTS: We included 18 studies (15 ACL, 3 meniscus). Three different methods were used to calculate anchor-based MICs across 9 PROMs, PASS thresholds across 4 PROMs and treatment failure for 1 PROM. Credibility was rated 'high' for only one study-an MIC of 18 for the Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score Quality-of-life (KOOS-QOL) subscale (using the MID Credibility Assessment Tool). Where multiple thresholds were calculated among 'low' credibility thresholds in ACL studies, MICs converged to within a 10-point range for KOOS-Symptoms (-1.2 to 5.4) and function in daily living (activities of daily living, ADL 0.5-8.1) subscales, and the International Knee Documentation Committee Subjective Knee Form (7.1-16.2). Other PROM thresholds differed up to 30 points. PASS thresholds converged to within a 10-point range in KOOS-ADL for ACL tears (92.3-100), and KOOS-Symptoms (73-78) and KOOS-QOL (53-57) in meniscus injuries. CONCLUSION: Meaningful PROM thresholds were highly susceptible to study heterogeneity. While PROM thresholds can aid interpretability in research and clinical practice, they should be cautiously interpreted.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».