Psychometric properties and minimal clinically important difference of the World Health Organization disability assessment schedule in persons with low back pain: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
measurement, a spinal health screening project was conducted among students aged 6-18 yrs in 64 regions of Yunnan, China (involving 380 schools: 293 primary and 87 middle).Taking ATR 5 as the positive standard to screen the population of suspected scoliosis so as to calculate the regional prevalence rate.The regional altitude was recorded respectively.The relationship between different altitudes and prevalence was analyzed with Pearson correlation and unary linear regression model.Results: The altitudes of the 64 regions spanned 1224m-2379m.A total of 3190 students (1423 males, 1767 females) with suspected scoliosis were detected and the overall prevalence was 2.3%.For the 64 regions, the mean prevalence of suspected scoliosis was 2.1% (0.2%-4.9%): 1.9% (0-7.4%) for male and 2.4% (0-5.6%) for female.Correlation analysis shown the prevalence of suspected scoliosis was correlated with altitude positively (r ¼ 0.484, R 2 ¼ 0.234, P < 0.01).Furthermore, positive correlation was also detected between the male/female prevalence and altitudes (P<0.01).(Figure 1) Conclusion: The prevalence of suspected scoliosis increased with altitude.Highaltitude region could face a higher risk of scoliosis.
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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 | 0,014 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».