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Record W6982351086

IDVQ : l'indice d'impact de la douleur au cou et aux membres supérieurs sur la vie quotidienne : développement et validation d'une nouvelle mesure de l'état de santé pour les travailleurs atteints de lésions musculo-squelettiques du cou et des membres supérieurs

2004· article· fr· W6982351086 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicAncient Near East History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPoison controlContext (archaeology)Self evaluation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce document décrit le développement d’un nouvel outil mesurant l’état de santé spécifique aux lésions musculo-squelettiques du cou et des membres supérieurs. Il a été conçu de façon à pouvoir mesurer l’évolution des changements chez chaque sujet au cours du temps dans des études d’intervention et de discerner la sévérité des lésions des sujets dans les études étiologiques, pronostiques ou de prévalence. L’outil a été conçu pour s’appliquer aussi bien aux travailleuses et travailleurs francophones qu’anglophones du Québec et du Canada, et pour s’utiliser de façon pratique et facile tant en milieux cliniques tant qu’en recherche. Le développement de l’outil a inclut : la génération et le prétest des questions potentielles; la réalisation d’études pilotes de fiabilité inter-juges des questions potentielles et des examens physiques; une étude pour la sélection préliminaire des items en anglais; la traduction en français des questions potentielles; une étude de sélection des items en français ; un comparaison des résultats des deux études, la sélection de 20 questions définitives et l’évaluation de la fiabilité, la validité et la sensibilité au changement de ces 20 questions dans les deux populations. Les questions potentielles et plusieurs mesures de validation ont été administrées, avant et après une série de traitements, à des travailleurs souffrant de lésions musculo-squelettiques des tissus mous des membres supérieurs ou du cou de deux populations, une anglophone et ontarienne et l’autre francophone et québécoise, recrutés à travers des centres de physiothérapie et d’ergothérapie en Ontario et au Québec. La sélection des items a été réalisée par l’application d’une combinaison de critères psychométriques et clinimétriques. La version définitive de l’outil, intitulé « Indice d’impact de la douleur au cou et aux membres supérieurs sur la vie quotidienne » (IDVQ-20), comprend 20 questions évaluant les impacts des lésions musculo-squelettiques du cou et des membres supérieurs sur le travail, les activités physiques, le sommeil, les dimensions psychosociales ainsi que les effets iatrogènes chez les personnes atteintes. L’appellation en anglais de cette mesure est « Neck and Upper Limb Index » (NULI-20). Les résultats ont démontré que l’IDVQ-20 possède une forte fiabilité test-retest (CIC(1,1) de 0,88 à l’étude anglophone et 0,83-0,85 à l’étude francophone) et cohérence interne (Alpha de Cronbach de 0,90 pour les sujets de l’étude anglophone et de 0,92 à l’étude francophone) aussi bien qu’une sensibilité au changement très robuste (moyenne des réponses normalisées de 1,48 pour la version anglaise et de 1,74 pour la version française). Cet outil présente également une bonne validité convergente selon les corrélations à plusieurs mesures objectives et subjectives d’examens physiques, de douleur et de mesure générique de l’état de santé. Dans des études de validation de construit, il a aussi été capable de discriminer de façon significative entre les personnes absentes du travail et celles qui travaillaient. L’IDVQ-20 fournit donc une évaluation fiable et valide des impacts spécifiquement liés aux lésions musculo-squelettiques du cou et des membres supérieurs, dans les principales dimensions de la vie touchées par ces lésions. Il se présente sous un format court et facile à compléter.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.399
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.328
Teacher spread0.297 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2004
Admission routes1
Has abstractyes

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