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Enregistrement W4412050153 · doi:10.1186/s41687-025-00916-y

Psychometric findings for LIMB-Q kids based on an international study of 800 children and adolescents with lower limb differences

2025· article· en· W4412050153 sur OpenAlexaff
Harpreet Chhina, Charlene Rae, David A. Podeszwa, James A. Fernandes, Louise Johnson, Bjoern Vogt, Jan Duedal Rölfing, Alicia Kerrigan, Ashish Ranade, Juergen Messner, Mohan V. Belthur, Melissa Esparza, Jonathan Wright, David Bade, Sarah McMahon, Christopher Iobst, Sanjeev Sabharwal, Marcel Abouassaly, Anthony Cooper, Anne F. Klassen

Notice bibliographique

RevueJournal of Patient-Reported Outcomes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of OttawaMcMaster UniversityBC Children's HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationMedicinePhysical therapyPromQuality of life (healthcare)Patient-reported outcomePhysical medicine and rehabilitationPsychometricsClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: LIMB-Q Kids is a new patient-reported outcome measure (PROM) for children and adolescents with Lower limb differences (LLDs). This international field test study aimed to evaluate the psychometric properties of LIMB-Q Kids. METHODOLOGY: Patients from pediatric orthopaedic clinics with a diagnosis of LLDs were recruited. Participants completed LIMB-Q Kids and 2 generic quality of life questionnaires, i.e., PROMIS Pediatric Short Form v2.0 - Mobility 8a, and PedsQL. Demographic and clinical data were collected including the LLRS AIM Index, a measure of clinical severity for LLDs. Rasch measurement theory (RMT) analysis was used to examine the psychometric properties of LIMB-Q Kids. Test-retest (TRT) reliability was examined and tests of construct validity were performed. RESULTS: Participants (N = 800) were recruited from 16 sites in 7 countries. Participants were aged 8 years and older (mean = 13, standard deviation = 3.2, range 8-25 years) and had a broad range of LLDs (e.g., Leg Length Discrepancy, Fibular Hemimelia, Skeletal Dysplasia, Blount's disease, Posteromedial Tibial Bowing, Osteogenesis Imperfecta, Congenital Pseudarthrosis of Tibia, Tibial Hemimelia and Amputations). RMT analysis provided evidence of the reliability and validity of 9 independently functioning scales that measure leg appearance, physical function, symptoms (hip, leg, knee, ankle, and foot), leg-related distress, and social, and psychological function. In addition, TRT reliability based on a sample of 46 participants was high for all 9 scales (Intraclass correlation coefficient ranges from 0.76-0.95). LIMB-Q Kids Physical Function scale correlated strongly with the PROMIS Pediatric Short Form v2.0 - Mobility 8a (Pearson correlation 0.82) and the PedsQL Physical Function total score (Pearson correlation 0.77). As hypothesized, participants with more severe LLDs based on the LLRS AIM index scores reported lower scores on all LIMB-Q Kids scales, indicating more impact on the patients. CONCLUSIONS: This study provided evidence for the validity and reliability of LIMB-Q Kids. This new PROM can be used to inform research, quality improvement efforts, and clinical care. By measuring outcomes that matter most to children and adolescents with LLDs, LIMB-Q Kids can provide information to support evidence-based decisions. LEVEL OF EVIDENCE: Level III.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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