Reliability of the Brief Pain Inventory (BPI) in Patients with Bone Metastases
Notice bibliographique
Résumé
Goals of Work. To examine the reliability between the Brief Pain Inventory (BPI) pain intensity and pain interference scores in patients with bone Metastases. To also measure the correlation of pain interference with both Karnofsky Performance Score (KPS) and enjoyment of life.Patients and Methods. Patients with bone Metastases receiving palliative radiotherapy for bone pain rated their intensity and interference of pain using the BPI before, 10 consecutive days after, and one month following treatment. All patients were prescribed 8 mg of dexamethasone prior to treatment in hopes of preventing a pain flare. Reliability was assessed in terms of internal consistency using Cronbach's coefficient alpha at baseline and follow-up. Spearman's correlation coefficient measured the correlation between pain interference and KPS or enjoyment of life at baseline.Main Results. Between January 2004 and October 2005, thirty-three patients (10 female and 23 male) were accrued. Twenty-two were available for one-month follow-ups. Over the 10-day follow-up, the average consistencies of worst, average and current pain were very similar (0.951, 0.952 and 0.949). For all pain scores, Cronbach's alphas began with lower baseline values and stabilized after the 5th day of follow-up. At one-month, the reliabilities remained similar for all pain intensities (0.950, 0.939, and 0.939). Current pain generally had lower reliability than the other pain intensity scales. KPS had strong correlation with normal work (r = -0.42), general activity (r = -0.41) and walking ability (r = -0.35). Enjoyment of life showed strong correlation with all other pain interference items measured.Conclusions. Based on 10-day and one-month post-treatment scores, the BPI provides good reliability between pain intensity and pain interference scores in patients with bone Metastases.
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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 | 0,008 | 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 ».