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Enregistrement W4407795286 · doi:10.1097/brs.0000000000005300

Implementation of the Minimum Clinically Important Difference for the Neck Disability Index Is Often Problematic

2025· article· en· W4407795286 sur OpenAlexaff
Nathan Evaniew, Armaan K Malholtra, Raphaële Charest-Morin, Alex Soroceanu, W. Bradley Jacobs, David W. Cadotte, Greg McIntosh, Nicolas Dea

Notice bibliographique

RevueSpine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoCanadian Respiratory Research NetworkUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimal clinically important differenceMedicineLogistic regressionPhysical therapyOdds ratioScale (ratio)Physical medicine and rehabilitationRandomized controlled trialSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Systematic review. OBJECTIVE: To determine the incidence of inappropriate or uncertain implementation of the minimally important clinical difference (MCID) for the neck disability index (NDI). SUMMARY OF BACKGROUND DATA: The NDI consists of 10 items that yield a total score out of 50, but some users double the scale to report total scores out of 100. The most used MCID for the NDI is 7.5 out of 50. Implementation of the MCID can be problematic if users are not attentive to the scale of the NDI. METHODS: We performed a methodological review of studies that cited the MCID for the NDI. We defined appropriate implementation as the congruent magnitude of the scales used for NDI data and the MCID. We evaluated study characteristics associated with appropriate implementation using multivariable logistic regression. RESULTS: Among 163 included studies, twenty (12%) reported a 0 to 50 scale for the NDI, 66 (40%) reported a 0 to 100 scale, and the remaining 77 (47%) did not report which scale was used. Fifty-seven (35%) reported an MCID of 7.5, 37 (23%) reported an MCID of 15, and the remaining 69 (42%) did not report which value of the MCID used. Appropriate implementation of the MCID occurred in 39 studies (24%), whereas implementation was inappropriate in 16 (10%) and uncertain due to poor reporting in 108 (66%). Studies published more recently (OR 1.20 per yr, 95% CI 1.02-1.40, P =0.03) and studies that were RCTs (OR 4.85, 95% CI 1.25-18.79, P =0.02) had greater odds of being associated with appropriate implementation. CONCLUSIONS: Inappropriate implementation of the MCID for the NDI is problematic and occurs often, and uncertain implementation due to poor reporting is also common. Evidence users should be cautious when interpreting studies that implement the NDI, and should consider whether the magnitude of the scales used for the NDI and the MCID are congruent.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,132
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,415
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1320,415
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,011
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,347 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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