Examining the Cross-cultural Validity of the English Short-form McGill Pain Questionnaire Using the Matched Moderated Regression Methodology
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Pain is identified as the third largest health problem in the world, impacting sleep, physical functioning, and psychologic functioning. Pain has been viewed as a multidimensional experience influenced by biology, psychology, cultural conditioning, expectancies, and social contingencies. The aims of this study were to examine the psychometric properties and the differential item functioning (DIF) of the short-form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) to test the cultural differences in verbally based pain expression. METHODS: Data were drawn from the medical records of 134 Hispanic and 134 non-Hispanic White patients with pain. Cases were matched on total SF-MPQ score, sex, and age. Estimates of reliability and validity were assessed. Using a traditional moderated regression approach, each of the 15 items on the SF-MPQ was analyzed for DIF using matched moderated regression methodology. RESULTS: Internal consistency was high: Hispanics 0.90 and non-Hispanics 0.89. Factor analysis revealed 2 components for each ethnic group. DIF analyses revealed statistically significant group differences for the 5 items (ie, throbbing, gnawing, aching, tiring-exhausting, and sickening) potentially due to cultural-linguistic factors. The remaining 10 items revealed no significant differences. Group differences were not accounted for by sex, age, marital status, education, pain location, or pain duration. DISCUSSION: Test bias was relatively small (0.74) given the entire scale of the SF-MPQ (0 to 45), indicating that this measure seems to be used equivalently across these 2 groups. This study shows 1 method in evaluating the cross-cultural validity of pain assessment instruments, and contributes to the understanding of cross-cultural variability in item reporting on the SF-MPQ.
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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 | 0,053 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».