Minimal important differences of measurement instruments used in rheumatoid arthritis: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many outcomes relevant to rheumatoid arthritis are measured as continuous variables. Judging whether the results of those measurements are clinically significant requires determining the minimal important difference (MID) estimate. Therefore, valid MID estimate(s) are essential for the purposes of clinical decision-making and developing clinical recommendations. Our objective is to present the MID estimates for instruments used to measure outcomes in rheumatoid arthritis studies. METHODS: We conducted a scoping review. We included original research reports on MID of instruments used to measure outcomes in rheumatoid arthritis, using distribution- or anchor-based methods. We excluded conference abstracts. We searched MEDLINE (OVID) and EMBASE (OVID) databases on January 6, 2025 and scanned the reference lists of included studies and of identified relevant systematic reviews. Reviewers screened the titles and abstracts and full-texts, then abstracted data in duplicate and independently. They resolved disagreements by discussion or by consulting a third reviewer. We summarized the data narratively and in tabular formats. RESULTS: We identified 35 eligible studies reporting on a total of 144 MID estimates for 72 instruments used in rheumatoid arthritis. The most common constructs measured were physical function (26%), disease activity (18%), health status (17%) and fatigue (14%). The majority of measurement instruments were generic (60%). The most common instrument with MID estimates was the Health Assessment Questionnaire Disability Index (7%). The majority of MID estimates were calculated using anchor-based methods (72%). We did not critically appraise the included studies. CONCLUSIONS: We identified the MID estimates for a substantive number of measurement instruments used in rheumatoid arthritis. There was considerable variability in the findings for the same instrument within and across studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».