Reliability and validity of patient-reported outcome measures in assessing knee osteoarthritis in the Chinese population: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Knee osteoarthritis (KOA) is a prevalent condition in China, necessitating effective assessment tools for treatment outcomes. This study systematically reviews and analyzes the reliability, validity, and selection of patient-reported outcome measures (PROMs) for evaluating KOA. Methods: Following PRISMA guidelines, a literature search was conducted across seven databases, including CNKI, PubMed, and Embase, covering publications from December 2012 to December 2022. The methodological quality of the studies was assessed using the COSMIN checklist. Results: Twenty-one studies met the inclusion criteria, involving eight types of KOA PROMs. The Oxford Knee Score (OKS) and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) were the most frequently utilized, appearing in nine and four studies, respectively. OKS achieved a "strong" rating in internal consistency, test-retest reliability, content validity, responsiveness, and measurement error, while WOMAC received a "strong" rating in internal consistency, test-retest reliability, and content validity, with a "moderate" rating in structural validity. Conclusion: Both OKS and WOMAC are effective PROMs for evaluating KOA in China. However, the choice of a specific tool should be based on the study's objectives and the practical context, considering each tool's reliability, validity, and other measurement properties.
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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 | 0,024 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».