Ziel: Der Osteoarthritis-Index der Western Ontario and McMaster Universities (WOMAC) wird in großem Umfang bei Patienten mit Arthrose der Hüfte oder des Knies angewendet. Frühere Arbeiten haben die Gültigkeit seiner physischen Funktionsskala in Frage gestellt Eine umfassende Bewertung seiner Schmerzskala wurde jedoch nicht berichtet. Unser Ziel war es, die interne Konsistenz, die faktorielle Validität, die Test-Retest-Zuverlässigkeit und den Standardfehler der Messung (SEM) des WOMAC LK 3 abzuschätzen.1 schmerzskala.
Methode: Vierhundertvierundsiebzig Patienten mit Arthrose der Hüfte oder des Knies, die auf eine Endoprothetik warteten, erhielten die WOMAC. Schätzungen der internen Konsistenz (Koeffizient alpha), der faktoriellen Validität (Bestätigungsfaktorenanalyse) und des auf interner Konsistenz basierenden SEM (SEM (IC)) wurden erhalten. Die Test-Retest-Reliabilität und ein entsprechendes SEM (TRT) wurden an einer Teilstichprobe von 36 Patienten geschätzt.
Ergebnisse: Unsere Schätzungen waren: interne Konsistenz alpha=0,84; SEM(IC)=1,48; Typ 2,1 ICC=0,77; SEM(TRT)=1,69. Die bestätigende Faktorenanalyse konnte keine einzelne Faktorstruktur der Schmerzskala mit unkorrelierten Fehlertermen unterstützen. Zwei vergleichbare Modelle lieferten eine hervorragende Passform: (1) ein Modell mit korrelierten Fehlertermen zwischen den Geh- und Treppenelementen sowie zwischen Nacht- und Sitzelementen (chi2 = 0,18, P = 0,98); (2) ein Zwei-Faktor-Modell mit Geh- und Treppenelementen, die auf einen Faktor geladen werden, Nacht- und Sitzelemente, die auf einen zweiten Faktor geladen werden, und das stehende Element, das auf beide Faktoren geladen wird (chi2 = 0,18, P = 0,98).
Fazit: Unsere Untersuchung der faktoriellen Struktur der WOMAC-Schmerzskala konnte keinen einzigen Faktor unterstützen, und die interne Konsistenzanalyse ergab einen Koeffizienten, der für den individuellen Patientengebrauch nicht optimal war. Eine alternative Strategie zur Summierung der Fünf-Item-Antworten bei der Betrachtung der individuellen Patientenanwendung wäre es, die Item-Antworten separat zu interpretieren oder nur die Items zu summieren, die Homogenität aufweisen.