The Evaluation of Change in Pain Intensity: A Comparison of the P4 and Single-Item Numeric Pain Rating Scales
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Prospective observation study. OBJECTIVES: To compare the test-retest reliability and longitudinal validity (sensitivity to change) of 2 single-item numeric pain rating scales (NPRSs) with a 4-item pain intensity measure (P4). BACKGROUND: Pain is a frequent outcome measure for patients seen in physical therapy; however, the error associated with efficient pain measures, such as the single-item NPRS, is greater than for self-report measures of functional status. Initial evaluation of the P4 suggests that it is more reliable and sensitive to change than the NPRS. METHODS AND MEASURES: Two single-item NPRSs and the P4 were administered on 3 occasions--initial visit (n = 220), within 72 hours of baseline (n = 213), and 12 days following baseline assessment (n = 183)--to patients with musculoskeletal problems receiving physical therapy. Reliability was assessed using a type 2,1 intraclass correlation coefficient. Longitudinal validity was assessed by correlating the measures' change scores with a retrospective rating of change that included patients' and clinicians' perspectives. RESULTS: The test-retest reliability and longitudinal validity of the P4 were significantly greater (P1<.05) than both single-item NPRSs. Minimal detectable change of the P4 at the 90% confidence level was estimated to be a change of 22% of the scale range (9 points) compared to 27.3% (3 points) and 31.8% (3.5 points) for the 2-day NPRS and 24-hour NPRS, respectively. CONCLUSIONS: The findings of this study suggest the P4 is more adept at assessing change in pain intensity than popular versions of single-item NPRSs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».