Further psychometric validation and test–retest reproducibility of the <scp>WOUND‐Q</scp>
Notice bibliographique
Résumé
WOUND-Q is a condition-specific patient-reported outcome measure developed for all types of chronic wounds, located anywhere on the body. To establish reliability and validity of a patient-reported outcome measure, multiple pieces of evidence are required. The purpose of this study was to examine the measurement properties of 9 of the 13 WOUND-Q scales and perform a test-retest reproducibility study in an international sample. In August 2022, we invited members of an international online community (Prolific.com) with any type of chronic wound to complete a survey containing the WOUND-Q scales, the Wound-QoL and EQ-5D. A test-retest survey was performed 7 days after the first survey. It was possible to examine the reliability and validity of eight of the nine WOUND-Q scales by Rasch Measurement Theory (RMT). To examine test-retest reproducibility intraclass correlation coefficients (ICCs), the standard error of the measurement and the smallest detectable change were calculated. In total, 421 patients from 22 different countries with 11 different types of chronic wounds took part in this study. Our analyses provided further evidence of the reliability and validity of the scales measuring wound characteristics (assessment, drainage, smell), health-related quality of life (life impact, psychological, sleep, social) and wound treatment (dressing).
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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 | 0,111 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».