Validity and Reliability of the Iranian Version of the Quality of Recovery-40 Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recovery after anesthesia and surgery is a complex process and depends on many factors such as patient, anesthesia and surgery conditions as well pre-existing comorbidities. OBJECTIVES: The aims of this study were to translate the 40-item quality of recovery score (QoR-40) into Persian and evaluate its psychometric properties in Iranian patients. PATIENTS AND METHODS: We enrolled patients candidate for elective general surgery undergoing general anesthesia from July 2013 to December 2013 at Shahid Rajaee Hospital, Qazvin, Iran. Translation was performed based on Beaton's and Bullinger's recommendations. Estimates of internal consistency, test-retest reliability, concurrent validity, predictive validity and clinical validity were performed. RESULTS: All estimates of internal consistency were high (Cronbach's alpha = 0.89 for global estimates, subscales between 0.89 and 0.93). All test-retest scores and subscales were between 0.71 and 0.88.The correlation with a recovery visual analogue scale was 0.51, and all subscales correlated significantly with comparable subscales of the SF-36. An exploratory factor analysis found five-components and explained 52% of the variance. A confirmatory factor analysis based on the five-components, yielded good fit statistics (CFI = 0.93). CONCLUSIONS: Overall, the Persian version of the QoR-40 was both conceptually and linguistically equivalent to the original English QoR-40. This study revealed that the Persian version of the QoR-40 is a valid and reliable instrument to assess the recovery quality in Iranian patients after surgery.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».