Reliability and validity of the Bangla version of the knee injury and osteoarthritis outcome score
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patient self-assessed outcome scores for musculoskeletal conditions are limited in Bangladesh, especially for knee osteoarthritis. Therefore, a reliable outcome measure like the widely used knee injury and osteoarthritis outcome score (KOOS) for Bangladeshi population is necessary. The aim was to assess the validity and reliability of the Bangla version of KOOS. Methods: Following Beaton et al. forward-backwards method, an expert committee translated and adapted the original English version of KOOS with slight modifications for the Bangladeshi Bangla-speaking population. The psychometric testing assessed the questionnaire's reliability using internal consistency (Cronbach’s alpha) and test-retest reliability (Intraclass correlation coefficients). The questionnaire was compared to validated Bangla versions of the Short-Form 36 health survey (SF-36) and the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) to establish construct validity. Results: This study involved 150 patients with knee osteoarthritis. Bangla KOOS was found to have good internal consistency (0.77-0.88) and high test-retest reliability (0.86-0.99). Construct validity was established by comparing Bangla KOOS with the WOMAC and SF-36. The Bangla KOOS sub-scores showed negative correlations with WOMAC domains (ρ = −0.41 to −0.93) and positive correlations with SF-36 domains (ρ = 0.26 to 0.68). Conclusions: Findings showed that the Bangla KOOS is a reliable and valid measure for evaluating outcomes in Bangladeshi patients with knee osteoarthritis. It is a dependable and valid outcome measure tailored to the local language
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 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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».