Psychosocial determinants of wellbeing and discordance between a virtual-based functional outcome and actual performance
Notice bibliographique
Résumé
Background Discordance between perceived and actual function reflects psychological well-being, in that possessing positive psychological qualities is associated with reporting less disability on self-reported outcomes compared with actual physical limitations. Considering the fast growing use of digital data in healthcare, assessment of virtual outcome tools’ ability to incorporate psychosocial elements of well-being is warranted. The purpose of this cross-sectional study was to examine the relationship between psychosocial indicators of well-being and the amount of discordance between a virtual-based outcome tool and a performance-based functional measure.Methods Patients with moderate to severe osteoarthritis (OA) of the hip or knee joint who were referred for consideration of joint replacement surgery completed a virtual-based performance measure outcome, a performance-based test and a psychosocial survey.Results Data of 123 patients, mean age, 68(8), 82(67%) females, 41(33%) males, 81 (66%) knees and 42 (34%) hips were included in the study. Higher negative affect (p = 0.002) and fear avoidance (p < 0.0001), and lower positive affect (p < 0.0001) were associated with less discordance with age, gender and severity of joint damage being accounted for. The female gender (p values ranging from 0.02 to 0.001) and severity of radiological pathology (p values ranging from p = 0.02–0.04) had an independent association with discordance.Conclusions The virtual-based measures have an ability of incorporating certain elements of psychosocial well-being such as positive and negative affect, and fear avoidance beliefs. Women and patients with more severe radiological pathology showed a more inferior pattern of discordance.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».