Validation and interval scale transformation of the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) in patients undergoing knee arthroplasty, using the Rasch model
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: WOMAC) to the Rasch model and derive the transformation table for interval scale measurement. Methods: Data from osteoarthritis patients listed for knee arthroplasty (KA) pre-operatively, and at 6- and 12- months post-operative was used. WOMAC was calibrated for fit to the Rasch model for monotonicity, homogeneity, local item independence and absence of differential item functioning (DIF) in a randomly selected 900 patients, 300 from each time point; parameter estimates were then imported into the full data set. Responsiveness was reported through Standard Error of Measurement (SEM); Smallest Detectable Difference (SDD), %SDD and effect sizes (ES) between baseline and 6-months. WOMAC was transformed from ordinal to interval values. Results: 1136 patients (mean age 65.9 years, 69.9% female) were included. WOMAC pain (0-20), function (0-68) and total scores (0-96) had adequate fit to Rasch model with good reliability (Person Separation Index: 0.76, 0.80 and 0.79). No item deletion was required. The SEM, SDD, %SDD and ES of WOMAC total were 4.4, 6.9, 10.1, and 1.97. No significant DIF was seen for age, sex, body mass index, type of KA, languages, and education level. WOMAC pain, function and total scores were transformed to interval scales. Conclusion: WOMAC total, pain and function scales had adequate fit to the Rasch model, providing unidimensional measure with good reliability and responsiveness. Transformation of WOMAC to interval scale measurement is applicable to other studies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,029 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».