A Rasch Analysis of the Pain Catastrophizing Scale Supports its Use as an Interval-level Measure
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the properties of the Pain Catastrophizing Scale (PCS) from a Rasch paradigm. METHODS: A secondary analysis of 235 patients with work-related pain conditions was performed using the Rasch methodology. Unidimensionality, item fit, location independence, differential item functioning, response option structure, and linearity were evaluated for the 13-item PCS score. RESULTS: Two items (8 and 12) required rescoring to address disordered response thresholds. Significant misfit to the Rasch model was corrected through the use of testlets based on the original 3 factors of the PCS (rumination, magnification, and helplessness). After rescoring and creation of testlets, the scale showed good fit to the Rasch model (χ(2)=6.93, P=0.91) and could be logically considered an interval-level scale. No evidence of differential item functioning was found for sex or location of pain. The items in the scale covered the spectrum of catastrophizing levels reported by the sample. A transformation matrix is presented that allows simple conversion of ordinal to interval-level scores. DISCUSSION: The results of this secondary analysis suggest that the PCS can be appropriately evaluated as an interval-level scale when the composite 13-item score is considered, as has been standard practice to date. Implications for clinical and research use are discussed.
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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 | 0,033 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».