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Enregistrement W4408321611 · doi:10.2196/69001

Convergent and Known-Groups Validity and Sensitivity to Change of the Virtual Performance Measure in Patients With Hip and Knee Osteoarthritis: Longitudinal Study

2025· article· en· W4408321611 sur OpenAlexaffvenue
Helen Razmjou, Suzanne Denis, Susan Robarts, Amy Wainwright, Patricia Dickson, John Murnaghan

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintOsteoarthritisMeasure (data warehouse)Physical therapyMedicinePhysical medicine and rehabilitationComputer scienceData miningPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Subsequent to the COVID-19 pandemic in 2020, a different approach to health care utilization was required to improve safety and efficiency. In the postpandemic era, virtual care and remote assessment of musculoskeletal conditions has become more common, and examining the accuracy of these remote encounters remains vital. In 2023, an innovative, video-based tool-the Virtual Performance Measure (VPM)-was introduced to assess the functional difficulties of patients with osteoarthritis of the knee joint. Further validation of this tool is warranted to expand its application longitudinally and in more diverse populations. OBJECTIVE: This study examined the longitudinal validity of the VPM, a digitally based outcome tool, in patients with osteoarthritis of the hip and knee joints who had undergone arthroplasty. METHODS: Patients completed a web-based survey after watching 40 videos that demonstrated 10 functional tasks with increasing difficulty, prior to and at approximately 3-5 months following surgery. The Lower Extremity Functional Scale (LEFS) was used as the reference measure. Longitudinal convergent and known-groups validity as well as sensitivity to change were assessed. RESULTS: =13.92, P<.001) over time. The correlation between the postoperative LEFS and VPM scores was higher (r=0.66; P<.001) than the correlation between the change scores of these measures (r=0.51; P<.001). The area under the curve value for the VPM's ability to differentiate between urgent and nonurgent candidates for surgery was 0.71 (95% CI 0.57-0.84). Sensitivity to change as measured by the standardized response mean was 1.27 (95% CI 1.09-1.45), indicating good ability to detect change over time. CONCLUSIONS: The VPM demonstrated sufficient longitudinal convergent and known-groups validity as well as sensitivity to change in patients with hip and knee osteoarthritis following arthroplasty. This tool has a potential to improve the delivery of care by increasing access, reducing the frequency of in-person visits, and improving the overall efficiency of the health care system following a major surgery.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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