Validation of the 10‐Item Lower Extremity Functional Scale (LEFS‐10) for Individuals With Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Functional capacity assessment in knee osteoarthritis (KOA) is essential because it relates to pain, disability, and quality of life. Reliable, sensitive, and validated tools are needed to measure lower limb function. PURPOSE: To validate the Brazilian Portuguese version of the 10-item Lower Extremity Functional Scale (LEFS-10) for people with KOA. METHODS: A cross-sectional validation study involved 100 participants with KOA. The agreement between the 10-item (LEFS-10) and 20-item (LEFS-20) scales was examined using Spearman's correlation coefficient (rho) between the LEFS-10 and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), the Numeric Pain Rating Scale (NPRS), and the World Health Organization Disability Assessment Schedule (WHODAS). Test-retest reliability was measured with the intraclass correlation coefficient (ICC), the standard error of measurement (SEM), and the minimum detectable change (MDC). Internal consistency was assessed using Cronbach's alpha. Ceiling and floor effects were also evaluated. RESULTS: Most individuals had right or bilateral KOA, with diagnosis duration and persistent pain exceeding 5 years. LEFS-10 scores showed strong correlations with the original LEFS-20 (rho = 0.92), NPRS (rho = -0.78), WOMAC pain (rho = -0.69), stiffness (rho = -0.67), physical function (rho = -0.70), and WHODAS (rho = -0.74). Internal consistency was adequate (Cronbach's alpha = 0.89). In a subsample of 50 participants, test-retest reliability was excellent (ICC = 0.98, 95% CI 0.97-0.99), with a SEM of 1.05 points (6.7%) and an MDC of 2.91 points (18.6%), with no ceiling or floor effects. DISCUSSION: The LEFS-10 demonstrates excellent concordance compared with LEFS-20, good convergent validity, adequate internal consistency, high reliability, and favorable measurement error parameters, making it suitable for individuals with KOA.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».