A multidimensional validation study of the Turkish version of the Comprehensive Lower-limb Amputee Socket Survey in veterans
Notice bibliographique
Résumé
Technological and social advances have improved prosthetic devices; however, discomfort during prosthesis use remains a persistent problem. Therefore, ongoing assessment of socket fit is essential. This process is key to ensuring long-term functionality and comfort for prosthetic users. This study aimed to adapt the Comprehensive Lower-limb Amputee Socket Survey (CLASS) into Turkish and evaluate its validity and reliability in individuals with combat-related unilateral lower-limb amputation at K3 and K4 mobility levels. We performed cross-cultural adaptation and validation using multiple outcome measures reflecting various aspects of socket fit. A cross-sectional test-retest design was used with 80 prosthesis-using participants recruited from a rehabilitation hospital. Reliability was assessed using the intraclass correlation coefficient (ICC) and internal consistency via Cronbach's α . The Turkish CLASS demonstrated strong test-retest reliability across its domains (ICC = 0.80-0.90) and high internal consistency (Cronbach's α ranging from 0.73 to 0.87 across subscales). No significant floor effects were observed. Validity was examined through correlations with the Trinity Amputation and Prosthesis Experiences Scale (TAPES), Satisfaction with Prosthesis Questionnaire (SAT-PRO), and Socket Comfort Score (SCS). The comfort domain of Turkish CLASS showed strong correlations with SAT-PRO ( r = 0.62) and SCS ( r = 0.74), while other domains had moderate correlations with TAPES subscales ( r = 0.43-0.55), supporting concurrent validity. The minimum detectable change scores across the domains ranged from 9.3 (comfort) to 16.1 (appearance). These findings indicate that the Turkish CLASS is a valid and reliable instrument for assessing socket fit in unilateral lower-limb amputees and is suitable for routine clinical use.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».