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Enregistrement W2138883196 · doi:10.2522/ptj.20130217

Rasch Analysis Supports the Use of the Pain Self-Efficacy Questionnaire

2013· article· en· W2138883196 sur OpenAlexaff
Flavia Di Pietro, Mark J. Catley, James H. McAuley, Luke Parkitny, Christopher G. Maher, Luciana Macedo, Christopher Williams, G. Lorimer Moseley

Notice bibliographique

RevuePhysical Therapy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRasch modelPsychologyConsistency (knowledge bases)PopulationPhysical therapyClinical psychologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationDevelopmental psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Pain Self-Efficacy Questionnaire (PSEQ) is used by physical therapists in clinical practice and in research. However, current understanding of the PSEQ's measurement properties is incomplete, and investigators cannot be confident that it provides unbiased information on patient self-efficacy. OBJECTIVE: The aims of this study were: (1) to investigate the scale properties of the PSEQ using Rasch analysis and (2) to determine whether age, sex, pain intensity, pain duration, and pain-related disability bias function of the PSEQ. DESIGN: This was a retrospective study; data were obtained from 3 existing studies. METHODS: Data were combined from more than 600 patients with low back pain of varying duration. Rasch analysis was used to evaluate targeting, category ordering, unidimensionality, person fit, internal consistency, and item bias. RESULTS: There was evidence of adequate category ordering, unidimensionality, and internal consistency of the PSEQ. Importantly, there was no evidence of item bias. LIMITATIONS: The PSEQ did not adequately target the sample; instead, it targeted people with lower self-efficacy than this population. Item 7 was hardest for participants to endorse, showing excessive positive misfit to the Rasch model. Response strings of misfitting persons revealed older participants and those reporting high levels of disability. CONCLUSIONS: The individual items of the PSEQ can be validly summed to provide a score of self-efficacy that is robust to age, sex, pain intensity, pain duration, and disability. Although item 7 is the most problematic, it may provide important clinical information and requires further investigation before its exclusion. Although the PSEQ is commonly used with people with low back pain, of whom the sample in this study was representative, the results suggest it targets patients with lower self-efficacy than that observed in the current sample.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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