Performance of baseline quartile-stratified minimal clinically important difference estimates was superior to individual minimal clinically important difference estimates when compared with a gold standard comparator of important change
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: A variety of minimal clinically important difference (MCID) estimates are available to distinguish subgroups with differing outcomes. When a true gold standard is absent, latent class growth curve analysis (LCGC) has been proposed as a suitable alternative for important change. Our purpose was to evaluate the performance of individual and baseline quartile-stratified MCIDs. The current study included data from 346 persons with baseline and 12-month postoperative outcome data from KASTPain, a no-effect randomized clinical trial conducted on persons with knee arthroplasty and pain catastrophizing. Subgroup trajectories from LCGC were used as a gold standard comparator. Minimal clinically important difference-specific trajectories of recovery were calculated for the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) Pain, Disability and EuroQol-5 Dimension Visual Analogue Scale of self-reported health. The latent Kappa (K l ) chance-corrected agreement between MCIDs and LCGCs were estimated to indicate which MCID method was best at detecting important change. For all 3 outcomes, the average latent class probabilities ranged from 0.90 to 0.99, justifying the use of LCGCs as a gold standard. The K l for LCGC and individual MCIDs ranged from 0.21 (95% CI = 0.13, 0.28) to 0.52 (95% CI = 0.41, 0.66). Baseline quartile-stratified K l for WOMAC Pain and Disability were 0.85 (95% CI = 0.78, 0.92) and 0.74 (95% CI = 0.68, 0.83), respectively. Classification errors in individual MCID estimates most likely result from ceiling effects. Minimal clinically important differences calculated for each baseline quartile are superior to individually calculated MCIDs and should be used when latent class methods are not available. Use of individual MCIDs likely contribute substantial error and are discouraged for clinical application.
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 | 0,084 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».