Oswestry (ODI) – wskaźnik niepełnosprawności w bólu krzyża: jak policzyć wynik

Autor: Konrad Hryniewicz · Opublikowano: 1 listopada 2026

Czym jest ODI i gdzie się go stosuje

Wskaźnik niepełnosprawności Oswestry (Oswestry Disability Index, ODI) mierzy, jak ból krzyża i nóg ogranicza codzienne funkcjonowanie, w ocenie samego pacjenta. To wynik zgłaszany przez pacjenta (PROM). Pierwszą wersję opublikowali Fairbank i in. (1980). Po dwudziestu latach Fairbank i Pynsent (2000) zebrali wszystkie znane wersje i ponad sto badań z danymi. Według twórcy ODI stał się międzynarodowym standardem oceny wyników leczenia schorzeń kręgosłupa (Fairbank, b.d.).

W pracach dyplomowych ODI spotkasz przede wszystkim na fizjoterapii oraz w pracach z ortopedii, neurochirurgii i rehabilitacji. Zwykle mierzy się nim stan przed terapią i po niej, obok skali bólu. Plan analiz w takich pracach opisuje poradnik statystyka dla fizjoterapeuty, a analizę natężenia bólu – wpis jak analizować skale bólu NRS i VAS. Drugim popularnym kwestionariuszem dla bólu krzyża jest kwestionariusz Rolanda-Morrisa, a na wzór ODI powstał wskaźnik NDI dla bólu szyi. Tam opisujemy MIC i minimalną wykrywalną zmianę. Tu skupiamy się na tym, co jest swoiste dla ODI: brakującej sekcji o życiu seksualnym, kategoriach autorów i dwóch kryteriach sukcesu leczenia.

Według strony twórcy ODI ma 10 sekcji. Pierwsza dotyczy natężenia bólu, a pozostałe m.in. samoobsługi, podnoszenia, chodzenia, siedzenia, stania, snu, życia seksualnego (jeśli dotyczy), życia towarzyskiego i podróżowania (Fairbank, b.d.). W każdej sekcji pacjent wybiera jedno z sześciu zdań. Pytania dotyczą dnia wypełniania, a nie ostatniego tygodnia. Treści odpowiedzi nie podajemy – formularz pobierz od dystrybutora.

Jak policzyć wynik ODI krok po kroku

Pełny tekst artykułów z 1980 i 2000 r. nie jest dostępny bezpłatnie. Zasady liczenia bierzemy więc z oficjalnej strony Mapi Research Trust, na której opisuje je sam twórca, Jeremy Fairbank (Fairbank, b.d.; odczyt 1.11.2026). Tam, gdzie strona niczego nie rozstrzyga, piszemy to wprost.

Krok 1. Zakoduj każdą sekcję od 0 do 5

Sześć odpowiedzi w sekcji ma wartości 0–5, a maksimum sekcji to 5 punktów. Jeśli pacjent zaznaczył dwie odpowiedzi w jednej sekcji, autor każe przyjąć tę o wyższej punktacji (Fairbank, b.d.). Tę regułę zastosuj już przy wprowadzaniu danych, bo w bazie zostaje jedna liczba. Formularze online często zapisują odpowiedzi jako 1–6 – wtedy odejmij 1 od każdej sekcji.

Krok 2. Zsumuj sekcje i podwój

Maksymalna suma to 50 punktów, a po podwojeniu wynik mieści się w zakresie 0–100. Wyższy wynik oznacza większą niepełnosprawność. Autor zaznacza, że pierwotnie miał to być procent, ale większość badaczy podaje wynik po prostu w punktach (Fairbank, b.d.). Obie nazwy opisują więc tę samą liczbę.

Krok 3. Ustal regułę dla pominiętych sekcji

W ODI braki są częste z jednego powodu: sekcja o życiu seksualnym ma dopisek „jeśli dotyczy”. Strona twórcy mówi, że w teorii wynik da się obliczyć nawet z jednej sekcji, a w praktyce rzadko spotyka się mniej niż osiem wypełnionych (Fairbank, b.d.). Skoro wynik jest pierwotnie procentem, przy brakach liczymy go względem maksimum sekcji z odpowiedzią:

Dokładnego wzoru z pracy Fairbanka i Pynsenta (2000) nie zweryfikowaliśmy, bo nie mieliśmy dostępu do pełnego tekstu. Powyższy zapis wynika z opisu na stronie twórcy, ale to nasza implementacja. Porównaj ją z instrukcją punktacji otrzymaną razem z licencją. Minimum ośmiu wypełnionych sekcji to także nasza decyzja, oparta na uwadze autora. Opisz obie decyzje w pracy. Ogólne reguły dla braków omawia poradnik jak policzyć wynik kwestionariusza.

Najgorsze rozwiązanie to wpisanie zera w puste pole i podwojenie sumy. Zero oznacza „brak ograniczeń”, więc wynik osoby zostaje zaniżony. W naszym przykładzie zaniżenie u osób z jednym brakiem wyniosło średnio 4.09 punktu, a maksymalnie 6.89.

Kategorie i kryteria sukcesu

Według strony twórcy pierwotna publikacja proponowała pięć przedziałów: 0–20% minimalna niepełnosprawność, 20–40% umiarkowana, 40–60% ciężka, 60–80% w oryginale crippled (bardzo ciężkie ograniczenie), a 80–100% oznacza osobę przykutą do łóżka albo wyolbrzymianie objawów (Fairbank, b.d.). Granice się stykają, więc musisz zdecydować, do której kategorii należą wyniki 20, 40, 60 i 80. My przypisujemy je do niższej kategorii i piszemy to w opisie metod. Kategorie przydają się do opisu próby, ale w testach używaj wyniku ciągłego.

Ważniejsze w pracach o terapii są kryteria sukcesu. Twórca opisuje dwa (Fairbank, b.d.):

• spadek o co najmniej 15 punktów między pomiarem przed i po leczeniu – według autora powszechnie uznawany za zmianę istotną klinicznie i przyjęty przez amerykańską FDA do oceny operacji kręgosłupa;
• wynik po leczeniu poniżej 22 punktów – górna granica zakresu typowego dla osób bez bólu krzyża (średnia plus dwa odchylenia standardowe). Autor uznaje ten próg za najlepszy wskaźnik zadowalającego stanu, choć zaznacza, że nie da się tego definitywnie udowodnić.

Twórca krytykuje też samo kryterium 15 punktów. Osoba z niskim wynikiem wyjściowym nie ma z czego spaść o 15 punktów, a przy bardzo wysokim wyniku taki spadek może oznaczać niewielką poprawę. Również krótki artykuł twórcy uznaje próg „normalności” za przydatną miarę wyniku w audycie i badaniach (Fairbank, 2014). Oba kryteria opisują analizę responderów. Ogólne pojęcia wyjaśniają hasło MCID i wpis o RCI, MDC i MCID.

Przykład: 180 osób przed rehabilitacją i po niej

Dane są symulowane i możesz je pobrać jako plik CSV. Kolumny s1–s10 to sekcje przed 12-tygodniową rehabilitacją, a s1_po–s10_po po niej. Przyjęliśmy, że s8 to sekcja o życiu seksualnym. Pominęło ją 27 osób. Kompletne dane przed terapią miały 152 osoby, 26 osób miało jedną pominiętą sekcję, a jedna – dwie. Jedna osoba wypełniła tylko 6 sekcji i nie dostała wyniku przed terapią.

Przed terapią 17 osób miało wynik w kategorii 0–20, 70 w kategorii powyżej 20 do 40, 81 powyżej 40 do 60, a 11 powyżej 60 do 80. Po terapii liczby te wyniosły 36, 99, 42 i 3. Rzetelność policzona na 152 osobach z kompletem sekcji: α = .87, 95% CI [.83, .90], omega McDonalda ω = .87. Omegę podajemy, bo alfa zakłada równe ładunki sekcji (McNeish, 2018).

Zmiana i dwa kryteria sukcesu

Analizę zmiany przeprowadzono na 179 osobach z wynikiem w obu pomiarach. ODI obniżył się średnio o 7.94 punktu (SD = 11.98), 95% CI [−9.71, −6.17]. Test t dla prób zależnych: t(178) = −8.87, p < .001, d_z = −0.66. Spadek o co najmniej 15 punktów miało 27.4% osób, wynik po terapii poniżej 22 punktów – 20.1%, a oba kryteria naraz spełniło tylko 5.6% (10 osób). Rysunek 1 pokazuje, że kryteria wskazują w dużej mierze różnych pacjentów.

Przyczynę widać po podziale na tercyle wyniku wyjściowego (rysunek 2). W najniższym tercylu (6–33.3 punktu) spadek o 15 punktów uzyskało 3.3% osób, a wynik poniżej 22 – 44.3%. W najwyższym tercylu (powyżej 48 punktów) proporcje się odwracają: 50.8% i 0%. Odsetek „sukcesów” zależy więc od tego, kogo zrekrutowano. Dlatego w pracy podaj wynik wyjściowy, oba kryteria i średnią zmianę z przedziałem ufności. Przy osobach dobranych z powodu wysokiego wyniku pamiętaj też o regresji do średniej.

Jedna grupa bez kontroli nie pozwala przypisać zmiany terapii – zobacz przewodnik po badaniach przed i po. Jeśli chcesz dodać minimalną wykrywalną zmianę, policz ją w kalkulatorze RCI i MDC.

Jak opisać ODI w pracy

Wzór zawiera liczby z przykładu. W nawiasach kwadratowych wpisz dane swojej wersji.

Ogólny schemat opisu narzędzia znajdziesz we wpisie opis narzędzia badawczego – wzór.

Licencja i polska wersja

Twórca przekazał globalne licencjonowanie ODI Mapi Research Trust. Powodem były zmienione, niezwalidowane wersje kwestionariusza (Fairbank, 2014). Według strony Mapi z tekstem twórcy (Fairbank, b.d.; odczyt 1.11.2026):

• użytkownicy kliniczni i akademiccy, w tym studenci, dostają licencję na zwalidowaną wersję 2.1a bezpłatnie;
• badacze komercyjni płacą za licencję;
• wniosek składa się przez serwis ePROVIDE lub e-mailem do Mapi Research Trust;
• wszelkie zmiany w kwestionariuszu wolno wprowadzać tylko razem z autorami i Mapi Research Trust.

Formularz przepisany z artykułu albo ze strony internetowej może być jedną z wersji „nieautoryzowanych”, o których pisze twórca. Wyniki takich wersji nie są porównywalne z literaturą. Zachowaj potwierdzenie licencji i podaj numer wersji w pracy. Ogólnie o zgodach piszemy w haśle licencja narzędzia badawczego.

Polską wersję ODI przetłumaczyli i zbadali Miekisiak i in. (2013) na 164 osobach z przewlekłym bólem krzyża. Podali m.in. α = .90 i ICC = .97 w badaniu test–retest. Nie sprawdziliśmy, czy ta wersja jest identyczna z tłumaczeniem udostępnianym obecnie przez Mapi Research Trust – zapytaj o to dystrybutora. Polskich norm nie podajemy.

# B299 – ODI: sekcje 0–5, wynik 0–100, pominięte sekcje, kategorie autorów, rzetelność i dwa kryteria sukcesu
# (dane symulowane, set.seed(29910)). 180 osób z przewlekłym bólem krzyża przed 12-tygodniową rehabilitacją i po niej;
# 10 sekcji (s1–s10); w tych danych s8 to sekcja o życiu seksualnym. Treści odpowiedzi nie podajemy.
suppressPackageStartupMessages({ library(psych); library(lavaan) })
set.seed(29910)
n <- 180
sek <- paste0("s", 1:10)
lam <- c(.70, .66, .72, .68, .60, .64, .58, .55, .70, .62)           # siła związku sekcji z niepełnosprawnością
przes <- c(0.4, -0.5, 0.3, 0.0, 0.2, 0.1, -0.1, 0.0, 0.0, -0.2)      # niektóre sekcje mają wyższe punkty niż inne
prog <- c(-1.5, -0.4, 0.5, 1.4, 2.3)                                  # progi między punktami 0–5
generuj <- function(F) sapply(1:10, function(j) {
  y <- lam[j] * F + rnorm(n, 0, sqrt(1 - lam[j]^2)) + przes[j]
  findInterval(y, prog) })
F0 <- rnorm(n)
F1 <- 0.60 * F0 + rnorm(n, 0, 0.65) - 0.55                            # po rehabilitacji: przeciętnie mniejsza niepełnosprawność
przed <- generuj(F0); po <- generuj(F1)
colnames(przed) <- sek; colnames(po) <- sek
dane <- data.frame(id = 1:n, przed, setNames(data.frame(po), paste0(sek, "_po")))
bez_s8 <- sample(n, 27)                                               # osoby, które pominęły sekcję o życiu seksualnym
dane$s8[bez_s8] <- NA; dane$s8_po[bez_s8] <- NA
dane$s5[c(12, 140)] <- NA; dane$s10_po[c(33, 77)] <- NA                # pojedyncze inne braki
dane[61, c("s3", "s6", "s9")] <- NA                                   # osoba 61: trzy pominięte sekcje przed terapią
write.csv(dane, "../odi-dane-przyklad.csv", row.names = FALSE, na = "")   # plik do pobrania

# Krok 1. Kontrola kodowania: tylko 0–5 albo brak; liczba odpowiedzi w osobie
all(sapply(dane[, -1], function(x) all(x %in% c(0:5, NA))))
table(odpowiedzi_przed = rowSums(!is.na(dane[, sek])))

# Krok 2. Wynik 0–100. Gdy wszystkie sekcje są wypełnione: suma × 2. Przy pominiętych sekcjach suma odnosi się
# do maksimum sekcji z odpowiedzią: suma / (5 × liczba odpowiedzi) × 100. Minimum 8 odpowiedzi to nasza decyzja.
odi <- function(d, p, min_odp = 8) { k <- rowSums(!is.na(d[, p]))
  ifelse(k >= min_odp, 100 * rowSums(d[, p], na.rm = TRUE) / (5 * k), NA) }
dane$ODI <- odi(dane, sek); dane$ODI_po <- odi(dane, paste0(sek, "_po"))
opis <- function(x) { x <- na.omit(x); round(c(n = length(x), M = mean(x), SD = sd(x), Me = median(x),
  min = min(x), max = max(x)), 2) }
rbind(ODI_przed = opis(dane$ODI), ODI_po = opis(dane$ODI_po))
# Błąd do porównania: brak wpisany jako 0 i wynik = suma × 2
zle <- 2 * rowSums(dane[, sek], na.rm = TRUE)
jeden <- which(rowSums(is.na(dane[, sek])) == 1)
round(c(osob_z_brakiem = length(jeden), sr_zanizenie = mean(dane$ODI[jeden] - zle[jeden]),
        maks_zanizenie = max(dane$ODI[jeden] - zle[jeden])), 2)

# Krok 3. Kategorie z pierwotnej publikacji (wg strony autora); granice 20, 40, 60, 80 przypisujemy do niższej kategorii
kat <- function(x) cut(x, c(-Inf, 20, 40, 60, 80, Inf), labels = c("0-20", ">20-40", ">40-60", ">60-80", ">80-100"))
table(przed = kat(dane$ODI), po = kat(dane$ODI_po), useNA = "ifany")

# Krok 4. Rzetelność: alfa z 95% CI Feldta i omega z jednoczynnikowej CFA (estymator MLR), osoby z kompletem sekcji
kpl <- na.omit(dane[, sek]); nrow(kpl)
a10 <- alpha(kpl, warnings = FALSE)
fit <- cfa(paste("F =~", paste(sek, collapse = " + ")), data = kpl, estimator = "MLR", std.lv = TRUE)
s <- standardizedSolution(fit); l <- s$est.std[s$op == "=~"]; th <- s$est.std[s$op == "~~" & s$lhs == s$rhs & s$lhs %in% sek]
round(c(alfa = a10$total$raw_alpha, lo = a10$feldt$lower.ci[[1]], hi = a10$feldt$upper.ci[[1]],
        omega = sum(l)^2 / (sum(l)^2 + sum(th))), 3)

# Krok 5. Zmiana po rehabilitacji i dwa kryteria sukcesu ze strony autora:
# spadek o co najmniej 15 punktów oraz wynik po terapii poniżej 22 punktów
pp <- na.omit(dane[, c("ODI", "ODI_po")]); zm <- pp$ODI_po - pp$ODI
nrow(pp)
tt <- t.test(pp$ODI_po, pp$ODI, paired = TRUE)
round(c(M_zmiany = mean(zm), SD_zmiany = sd(zm), lo = tt$conf.int[1], hi = tt$conf.int[2], t = unname(tt$statistic),
        df = unname(tt$parameter), d_z = mean(zm) / sd(zm)), 2)
format.pval(tt$p.value, digits = 3)
spadek15 <- zm <= -15; ponizej22 <- pp$ODI_po < 22
round(100 * c(spadek_15 = mean(spadek15), ponizej_22 = mean(ponizej22), oba = mean(spadek15 & ponizej22)), 1)
table(spadek_15 = spadek15, ponizej_22 = ponizej22)

# Krok 6. Odsetek sukcesów według wyniku wyjściowego (tercyle ODI przed terapią)
ter <- cut(pp$ODI, quantile(pp$ODI, c(0, 1/3, 2/3, 1)), include.lowest = TRUE)
wg <- aggregate(cbind(spadek_15 = spadek15, ponizej_22 = ponizej22) ~ ter, FUN = function(x) round(100 * mean(x), 1))
cbind(wg, n = as.vector(table(ter)))

[1] TRUE
odpowiedzi_przed
  6   8   9  10 
  1   1  26 152 
            n     M    SD    Me min max
ODI_przed 179 40.52 14.58 42.00   6  74
ODI_po    180 32.62 13.04 30.56   6  72
osob_z_brakiem   sr_zanizenie maks_zanizenie 
         26.00           4.09           6.89 
         po
przed     0-20 >20-40 >40-60 >60-80 >80-100
  0-20      12      5      0      0       0
  >20-40    20     43      7      0       0
  >40-60     4     46     29      2       0
  >60-80     0      4      6      1       0
  >80-100    0      0      0      0       0
  <NA>       0      1      0      0       0
[1] 152
 alfa    lo    hi omega 
0.868 0.834 0.897 0.870 
[1] 179
 M_zmiany SD_zmiany        lo        hi         t        df       d_z 
    -7.94     11.98     -9.71     -6.17     -8.87    178.00     -0.66 
[1] "7.72e-16"
 spadek_15 ponizej_22        oba 
      27.4       20.1        5.6 
         ponizej_22
spadek_15 FALSE TRUE
    FALSE   104   26
    TRUE     39   10
        ter spadek_15 ponizej_22  n
1  [6,33.3]       3.3       44.3 61
2 (33.3,48]      28.8       15.3 59
3   (48,74]      50.8        0.0 59

Najczęstsze błędy przy ODI

• Kodowanie 1–6 zamiast 0–5. Suma rośnie o 10, a wynik o 20 punktów.
• Brak w sekcji o życiu seksualnym jako 0. Wynik zostaje zaniżony; opisz regułę braków.
• Jedno kryterium sukcesu bez wyniku wyjściowego. Odsetek osób ze spadkiem o 15 punktów zależy od tego, jak wysoki był wynik na początku.
• Kategorie bez reguły dla granic. Napisz, do której kategorii należy wynik 20 czy 40.
• Nieautoryzowana wersja formularza. Pobierz aktualną wersję od dystrybutora i podaj jej numer.

Inne kwestionariusze z fizjoterapii znajdziesz w katalogu narzędzi badawczych, a pełną ścieżkę analizy porządkuje przewodnik po analizie kwestionariusza. Jeśli chcesz, żeby ktoś sprawdził liczenie ODI i analizę zmiany w Twojej bazie, skorzystaj z oferty analizy statystyczne dla studentów. Wyniki musisz jednak rozumieć i umieć obronić samodzielnie.

Najczęstsze pytania

Jak policzyć wynik ODI, gdy pacjent pominął sekcję o życiu seksualnym?

Nie wpisuj 0, bo zero oznacza brak ograniczeń. Podziel sumę punktów przez maksimum dla sekcji z odpowiedzią (5 × 9 = 45) i pomnóż przez 100. Według strony twórcy w praktyce rzadko spotyka się mniej niż osiem wypełnionych sekcji; próg minimalnej liczby odpowiedzi ustal sam i opisz go w pracy.

Czy wynik ODI to punkty czy procent?

To ta sama liczba. Suma 10 sekcji (0–50) pomnożona przez 2 daje zakres 0–100. Twórca pisze, że pierwotnie miał to być procent, ale większość badaczy podaje wynik w punktach. W pracy napisz, której nazwy używasz, i nie mieszaj jej z sumą 0–50.

Od ilu punktów ODI oznacza ciężką niepełnosprawność?

Według strony twórcy pierwotna publikacja przyjmowała 0–20% jako minimalną, 20–40% jako umiarkowaną, a 40–60% jako ciężką niepełnosprawność. Granice się stykają, więc ustal, do której kategorii należą wyniki 20, 40 i 60. W testach używaj wyniku ciągłego.

Który próg sukcesu leczenia wybrać: spadek o 15 punktów czy wynik poniżej 22?

Twórca opisuje oba i sam skłania się ku wynikowi poniżej 22 punktów po leczeniu. Spadek o 15 punktów łatwiej uzyskać przy wysokim wyniku wyjściowym, a wynik poniżej 22 – przy niskim. Podaj oba odsetki, średnią zmianę z przedziałem ufności i rozkład wyniku wyjściowego.

Czy student potrzebuje licencji na ODI?

Tak. ODI licencjonuje Mapi Research Trust; użytkownicy kliniczni i akademiccy dostają licencję na wersję 2.1a bezpłatnie, a komercyjni płacą. Wniosek składa się przez serwis ePROVIDE. Nie przepisuj formularza z internetu, bo może to być nieautoryzowana wersja.

Powiązane hasła

Przeczytaj też

@misc{fairbankodimapind, author={Fairbank, Jeremy}, title={{The Oswestry Disability Index (ODI)}}, publisher={Mapi Research Trust}, url={https://www.mapi-trust.org/news-events/news/the-oswestry-disability-i}}

@article{fairbank2014why, author={Fairbank, Jeremy C. T.}, title={{Why are there different versions of the Oswestry Disability Index?}}, journal={Journal of Neurosurgery: Spine}, year={2014}, volume={20}, number={1}, pages={83--86}, doi={10.3171/2013.9.spine13344}}

@article{fairbank2000oswestry, author={Fairbank, Jeremy C. T. and Pynsent, Paul B.}, title={{The Oswestry Disability Index}}, journal={Spine}, year={2000}, volume={25}, number={22}, pages={2940--2953}, doi={10.1097/00007632-200011150-00017}}

@article{fairbank1980oswestry, author={Fairbank, J. C. and Couper, J. and Davies, J. B. and O'Brien, J. P.}, title={{The Oswestry low back pain disability questionnaire}}, journal={Physiotherapy}, year={1980}, volume={66}, number={8}, pages={271--273}}

@article{mcneish2018thanks, author={McNeish, Daniel}, title={{Thanks coefficient alpha, we’ll take it from here}}, journal={Psychological Methods}, year={2018}, volume={23}, number={3}, pages={412--433}, doi={10.1037/met0000144}}

@article{miekisiak2013validation, author={Miekisiak, Grzegorz and Kollataj, Marta and Dobrogowski, Jan and Kloc, Wojciech and Libionka, Witold and Banach, Mariusz and Latka, Dariusz and Sobolewski, Tomasz and Sulewski, Adam and Nowakowski, Andrzej and Kiwic, Grzegorz and Pala, Adam and Potaczek, Tomasz and Gierlotka, Maciej}, title={{Validation and cross-cultural adaptation of the Polish version of the Oswestry Disability Index}}, journal={Spine}, year={2013}, volume={38}, number={4}, pages={E237--E243}, doi={10.1097/brs.0b013e31827e948b}}