Validation of the Chronic Pain Acceptance Questionnaire (CPAQ) in an Internet sample and development and preliminary validation of the CPAQ-8
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the psychometric properties of the Chronic Pain Acceptance Questionnaire (CPAQ) in a mixed chronic pain, Internet sample and sought to develop a valid and reliable short form. Questionnaires were completed by 428 respondents, comprising a sample accessed via the Internet (n=319) and a sample who completed a paper and pencil version of the measures (n=109). Using confirmatory factor analysis (CFA) the two-factor structure of the CPAQ in the Internet sample was supported, though a good model fit was only achieved following the removal of one item. The resultant 19 item CPAQ demonstrated good reliability and evidence of validity was obtained for this sample. Data from the Internet sample were used to derive an eight-item short form. The two four-item factors (activity engagement [AE] and pain willingness [PW]) were confirmed using CFA and found to be invariant across both samples with good scale reliability. Higher CPAQ-8 and subscale scores were correlated with less depression and anxiety, pain severity and pain interference, and fewer medical visits for pain. Using structural equation modelling both subscales were found to partially mediate the impact of pain severity on pain interference and emotional distress. In this model AE had stronger associations with outcomes while PW accounted for a small portion of the variance in pain interference and anxiety, but not depression. This study confirmed the two-factor structure of the CPAQ in a mixed chronic pain Internet sample and provides preliminary evidence for the psychometric soundness of the CPAQ-8.
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.
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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 découle