Measurement properties of the Traumatic Brain Injury Quality of Life (TBI-QoL) and Spinal Cord Injury Quality of Life (SCI-QoL) measurement systems: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Traumatic brain injury and spinal cord injury impact all areas of individuals' quality of life. A synthesis of available evidence for the Traumatic Brain Injury Quality of Life (TBI-QoL) and Spinal Cord Injury Quality of Life (SCI-QoL) measurement systems could inform evidence-based clinical practice and research. Thus, we aimed to systematically review the literature of existing evidence on the measurement properties of SCI-QoL and TBI-QoL among rehabilitation populations. METHODS: We used the COnsensus-based Standards for the selection of health Measurement Instruments (COSMIN) framework for evaluating measures to guide this systematic review. We searched nine electronic databases and registries, and hand-searched reference lists of included articles. Two independent reviewers screened selected articles and extracted the data. We used COSMIN's thresholds to synthesize measurement properties evidence (insufficient, sufficient), and the modified GRADE approach to synthesize evidence quality (very-low, low, moderate, high). RESULTS: We included 16 studies for SCI-QoL and 14 studies for TBI-QoL. Both measurement systems have sufficient content validity, structural validity, internal consistency and construct validity across nearly all domains (GRADE: high). Most SCI-QoL domains and some TBI-QoL domains have sufficient evidence of cross-cultural validity and test-retest reliability (GRADE: moderate-high). Besides the cognition domains of TBI-QoL, which have indeterminate evidence for measurement error and sufficient evidence for responsiveness (GRADE: high), there is no additional evidence available for these measurement properties. CONCLUSION: Rehabilitation researchers and clinicians can use SCI-QoL and TBI-QoL to describe and evaluate patients. Further evidence of measurement error, responsiveness, and predictive validity would advance the use and interpretation of SCI-QoL and TBI-QoL in rehabilitation.
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 | 0,047 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».