Minimal important change and difference for knee osteoarthritis outcome measurement tools after non-surgical interventions: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A systematic review. DATA SOURCES: MEDLINE, CINAHL, Web of Science, Scopus and Cochrane databases were searched up to 21 September 2021. ELIGIBILITY CRITERIA: We included studies that calculated MIC and MID using any calculation method including anchor, consensus and distribution methods, for any knee OA outcome tool after non-surgical interventions. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: We extracted reported MIC, MID and minimum detectable change (MDC) estimates. We used quality assessment tools appropriate to the studies' methods to screen out low-quality studies. Values were combined to produce a median and range, for each method. RESULTS: Forty-eight studies were eligible (anchor-k=12, consensus-k=1 and distribution-k=35). MIC values for 13 outcome tools including Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS)-pain, activities of daily living (ADL), quality of life (QOL) and Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC)-function were estimated using 5 high-quality anchor studies. MID values for 23 tools including KOOS-pain, ADL, QOL and WOMAC-function, stiffness and total were estimated using 6 high-quality anchor studies. One moderate quality consensus study reported MIC for pain, function and global assessment. MDC values from distribution method estimates for 126 tools including KOOS-QOL and WOMAC-total were estimated using 38 good-to-fair-quality studies. CONCLUSION: Median MIC, MID and MDC estimates were reported for outcome tools in people with knee OA after non-surgical interventions. The results of this review clarify the current understanding of MIC, MID and MDC in the knee OA population. However, some estimates suggest considerable heterogeneity and require careful interpretation. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42020215952.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».