Electronic pain questionnaires: A randomized, crossover comparison with paper questionnaires for chronic pain assessment
Notice bibliographique
Résumé
Electronic questionnaires for pain assessment are becoming increasingly popular. There have been no published reports to establish the equivalence or psychometric properties of common pain questionnaires administered via desktop computers. This study compared responses to paper (P) and touch screen electronic (E) versions of the Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) and Pain Disability Index (PDI), while examining the role of computer anxiety and experience, and evaluating patient acceptance. In a randomized, crossover design 189 chronic pain patients completed P and E versions of the SF-MPQ and PDI, and self-ratings of anxiety, experience, relative ease and preference. Psychometric properties were highly similar for P and E questionnaires. For the SF-MPQ, 60% or more of subjects gave equivalent responses on individual descriptors and PPI scale, with 80% rating within +/-1 point for an 11-point VAS. Correlations for the SF-MPQ scales ranged from 0.68 to 0.84. For the PDI, 60% or more of subjects responded within +/-1 point on individual questions, and the total score correlation was 0.67. Comparison of mean difference scores revealed no significant differences between modes for any of the questionnaire items or scores. Anxiety and experience scores showed no significant associations through correlations and high/low comparisons. Although nearly half of subjects reported no computer training, anxiety ratings were low, and considerably more subjects rated the E questionnaires as easier and preferred. Findings are consistent with test-retest reliability data, and support the validity and acceptance of electronic versions of the SF-MPQ and PDI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».