The Italian Version of the Majeed Pelvic Score: Translation, Cross-Cultural Adaptation and Validation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose The assessment of functional outcomes after pelvic ring fracture remains a controversial topic. The Majeed pelvic score (MPS) is the most commonly used pelvic-specific questionnaire in the literature. The aim of this study is translation, cross-cultural adaptation and validation of the Italian version of MPS. Methods The study was articulated in two phases. Phase 1 consisted in translation and cross-cultural adaptation of MPS, from English into Italian. The psychometric properties were tested on 52 Italian patients (Phase 2). Construct validity was assessed by correlation with Short-Form 12 (SF-12). 33 patients repeated the questionnaire after 14 days to assess its reproducibility. All data were subsequently analyzed (descriptive statistics, multitrait analysis, reliability and construct validity assessment). Results The questionnaire was clear and easily understood (no missing data). A ceiling effect was detected for all items of the scale. Multitrait analysis showed good results for each outcome measure, except for the item “walking distance” that showed poor item discriminant validity. A significant correlation between the MPS and the physical component summary (PCS) of the SF-12 was found, while there was a weak correlation with the mental component summary (MCS). The questionnaire showed high internal consistency (Cronbach’s alpha: 0.91–0.99) and very good test-retest reliability (intraclass correlation coefficients: 0.92–0.96). Conclusions The Italian version of the MPS has demonstrated to be reliable and valid in the evaluation of patients with pelvic ring fractures. There is still however a need for an instrument capable of evaluating the mental component in these types of injuries.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».