Contributo para a validação da versão portuguesa da Quebec Back Pain Disability Scale : fiabilidade e poder de resposta em utentes com dor lombar crónica
Bibliographic record
Abstract
Um dos principais resultados das intervenções de Fisioterapia dirigidas a utentes com Dor Lombar Crónica (DLC) é reduzir a incapacidade funcional. A Quebec Back Pain Disability Scale (QBPDS) é um instrumento amplamente aceite a nível internacional na medição do nível de incapacidade funcional reportada pelos indivíduos com DLC. O objetivo deste estudo é dar um contributo para a adaptação cultural da versão portuguesa da QBPDS (QBPDS-VP) e investigar o poder de resposta e interpretabilidade da escala. Metodologia: Realizou-se um estudo metodológico, multicentro, baseado num coorte prospetivo de 132 utentes com DLC. Os utentes foram recrutados a partir da lista de espera de 16 serviços de Medicina Física e de Reabilitação/Fisioterapia de várias áreas geográficas de Portugal. A QBPDS- VP foi administrada 3 vezes, em 3 momentos de recolha de dados distintos: T0 - momento inicial (utentes em lista de espera); T1 - 1 semana de intervalo (início dos tratamentos de Fisioterapia); e T2 - 6 semanas de intervalo (pós-intervenção de Fisioterapia). Os dados recolhidos em T0 foram utilizados para a análise fatorial e para o estudo da consistência interna (n=132); os dados da amostra emparelhada de T0 e T1 (n=132) para a fiabilidade teste-reteste; e os dados da amostra emparelhada de T0 e T2 (n=120) para a análise do poder de resposta e interpretabilidade. A âncora externa utilizada foi a perceção global de mudança, neste caso a PGIC- VP, que foi respondida em T1 e T2. O nível de significância para o qual os valores se consideraram satisfatórios foi de p≤ 0,05. O tratamento dos dados foi realizado no software IBM SPSS Statistics (versão 20). Resultados: A QBPDS- VP é uma escala unidimensional, que revela uma excelente consistência interna (α de Cronbach= 0,95) e uma fiabilidade teste-reteste satisfatória (CCI= 0,696; IC 95%: 0,581–0,783). Esta escala demonstrou um poder de resposta moderado, quando aplicada em utentes com DLC ( = 0,426 e AAC= 0,741; IC 95%: 0,645 – 0,837). A Diferença Mínima Detetável (DMD) estimada foi de 19 pontos e as estimativas da Diferença Mínima Clinicamente Importante (DMCI) variaram entre 7 (pelo método curva ROC) e 8 pontos (pelo método “diferença média de pontuação”). A estimativa pela curva ROC deriva do ponto ótimo de corte de 6,5 pontos, com Área Abaixo da Curva (AAC)= 0,741, sensibilidade de 72%, e especificidade de 71%. Uma análise complementar da curva ROC baseada nas diferenças de pontuações da QBPDS, expressa em percentagem, revelou um ponto ótimo de corte de - 24% (AAC= 0,737, sensibilidade de 71%, e especificidade de 71%). Para pontuações iniciais da QBPDS- VP mais altas (≥34 pontos), foi encontrado um ponto ótimo de corte de 10,5 pontos (AAC= 0,738, sensibilidade de 73%, e especificidade de 67%). Conclusão: A QBPDS-VP demonstrou bons níveis de fiabilidade e poder de resposta, recomendando-se o seu uso na medição e avaliação da incapacidade funcional de utentes com DLC. A DMD estimada, de 19 pontos, determinou uma amplitude válida da QBPDS-VP de 19 a 81 pontos. Este estudo propõe estimativas de DMCI da QBPDS- VP numa aplicação específica da escala (em utentes com DLC que são referidos para a intervenção de Fisioterapia). A pontuação inicial da QBPDS- VP deve ser considerada na interpretação de mudanças de pontuação, após a intervenção de Fisioterapia.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".