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Enregistrement W4395110160 · doi:10.1111/wrr.13179

Further psychometric evaluation of the WOUND‐Q: A responsiveness study

2024· article· en· W4395110160 sur OpenAlexaff
Lucas Gallo, Charlene Rae, Sophocles H. Voineskos, Nina Vestergaard Simonsen, Andrea L. Pusic, Lotte Poulsen, Jens Ahm Sørensen, Anne F. Klassen, Stefan Cano

Notice bibliographique

RevueWound Repair and Regeneration · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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