Further psychometric evaluation of the WOUND‐Q: A responsiveness study
Notice bibliographique
Résumé
The WOUND-Q is a modular patient-reported outcome measure (PROM) with 13 scales measuring constructs across 4 domains (i.e., wound characteristics, health related quality of life, experience of care and wound treatment). The psychometrics of the WOUND-Q were previously assessed and the 13 scales evidenced good validity and reliability. However, the responsiveness (i.e., ability to detect clinical change) of the WOUND-Q has yet to be assessed. The objective of this study was to evaluate responsiveness for 9 WOUND-Q scales that assess outcomes, in a sample of people 18 years of age or older with chronic wounds that were present for at least 3 months. This study conducted a 4 month follow-up of 421 participants who completed the WOUND-Q as part of a previous psychometric study. Participants completed an online survey answering questions about their current wound state (e.g., number, type, size, smell, drainage), anchor questions about change, as well as the WOUND-Q scales that they had completed in their initial assessment. Pre-defined hypotheses were tested with a 75% acceptance threshold indicating sufficient evidence of responsiveness. Minimally important differences (MIDs) were also calculated using both anchor-based and distribution-based methods. Of 390 invited participants, 320 provided responses, ranging in age from 19 to 84 years. Acceptance of hypotheses ranged from 60% to 100%, with only the Symptom scale not meeting the 75% threshold. The findings of this study provide evidence that the WOUND-Q can validly measure clinical change in patients with chronic wounds.
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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 | 0,069 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».