Enhancing Interpretability of Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) and Related Measures in Rehabilitation Populations: A Systematic Review of Clinical and Research Applications
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate and synthesize interpretability metrics, including minimal important change (MIC), minimal important difference (MID), and minimal detectable change (MDC), across Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) and related systems (Quality of Life in Neurological Disorders [Neuro-QoL], Quality of Life in Traumatic Brain Injury [TBI-QoL], Quality of Life in Spinal Cord Injury [SCI-QoL]) in rehabilitation populations. DATA SOURCES: Comprehensive searches of electronic databases (MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, HaPI, CINAHL, Cochrane Library, Web of Science) and clinical trial registries (ISRCTN Registry, ClinicalTrials.gov) were conducted from inception through March 23, 2024, in consultation with an information specialist. STUDY SELECTION: Eligible studies assessed interpretability metrics in rehabilitation populations using PROMIS, Neuro-QoL, TBI-QoL, or SCI-QoL. Studies of pediatric or nonrehabilitation populations, abstracts, posters, or consensus statements were excluded. A total of 202 studies met inclusion criteria. DATA EXTRACTION: Two independent reviewers extracted study characteristics, interpretability metrics, and analytical methods following COnsensus-based Standards for the Selection of Health Measurement Instruments guidelines. DATA SYNTHESIS: MIC, MID, and MDC values varied widely across populations and domains. PROMIS mental health domains (eg, depression, anxiety, fatigue) demonstrated relatively consistent estimates, whereas physical function domains were more variable, particularly in chronic and geriatric groups. PROMIS Computer Adaptive Testing measures showed fewer floor and ceiling effects than short forms, indicating enhanced sensitivity to change. Limited data were available for SCI-QoL and TBI-QoL. CONCLUSIONS: Standardizing interpretability metrics and expanding research on SCI-QoL and TBI-QoL are critical to improving the clinical utility of these measures in rehabilitation. Future work should incorporate response-shift considerations and establish population-specific cut-points to support patient-centered care and evidence-based practice.
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 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 | 0,211 | 0,479 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».