Validation of Persian Version of Comprehensive Fatigue Assessment Battery for Multiple Sclerosis (CFAB-MS)
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: Fatigue is a common symptom in multiple sclerosis (MS). Available fatigue measurement tools evaluate severity or impact of fatigue and none of them can be used to guide therapists on planning fatigue management interventions. Comprehensive Fatigue Assessment Battery for Multiple Sclerosis (CFAB-MS), in addition to assessment of the fatigue, evaluates factors related to fatigue, including sleep, pain, mobility, stress, anxiety, mood and fatigue management skills. The aim of this study was to translate the tool into Persian, adapt it culturally and establish validity of this measure in people with MS in Iran. Materials and methods: After a forward-backward translation using the International Quality of Life Assessment process, the Persian-CFAB-MS was administered to 60 people with MS. The content validity and face validity of the tool was assessed by 10 therapists. Construct validity was assessed by measuring the associations between score of the Persian-CFAB-MS and Modified fatigue impact scale (MFIS), the hospital anxiety and depression scale (HADS), Pittsburg sleep quality index (PSQI), Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ), and WALK-12. Data was then analyzed using SPSS (version 20). Results: From the view of 10 therapists who were experts in MS, all items of the Persian-CFAB- MS were understandable and culturally acceptable to Iranians. As hypothesized the scores were significantly correlated with MFIS, HADS, PSQI, SF-MPQ and WALK-12 (ranging from 0.470 to 0.863, P<0.001), and showed satisfactory to excellent validity. Conclusion: The results illustrated evidence to support validity of the Persian-CFAB-MS in studying the reasons for fatigue in patients with MS.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».