Validation of a New Arabic Version of the Neuropathic Pain Diagnostic Questionnaire (DN4)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The "Douleur Neuropathique 4 (DN4) questionnaire" was developed for screening neuropathic pain. The purpose of this work was to validate the DN4 questionnaire in the standard Arabic language. First, the questionnaire was translated and semantically adapted to Arabic according to the international guidelines for cross-cultural adaptation. Second, a prospective observational study was performed to validate this questionnaire. A total of 195 patients with chronic pain (n = 99 with neuropathic pain and n = 96 without neuropathic pain) were enrolled in the study. The internal consistency Kuder-Richardson's Formula 20 for the whole DN4 questionnaire was 0.86 (P < 0.001) and the intraclass correlation coefficient 0.99 (95% CI: 0.99 to 1.00). The test-retest reliability kappa coefficient for each item ranged from 0.92 to 1.00. Using a receiver-operating characteristic (ROC) curve analysis, the areas under the curve were 0.94 and 0.97 for the 7-item DN4 and 10-item DN4, respectively. A cut-off score of 3 resulted in a sensitivity of 97.0% and a specificity of 82.3% for the 7-item DN4, while a cut-off score of 5 for the 10-item DN4 resulted in a sensitivity of 93.0% and a specificity of 95.8%. Tingling, numbness, and hypoesthesia to touch and to pricking were the most discriminating pain items. The sensitivity and specificity of the 7-item DN4 and 10-item DN4 were not influenced by either pain severity or educational level. In conclusion, this new Arabic version DN4 questionnaire is a simple, reliable, and valid tool for discriminating between neuropathic and non-neuropathic pain. It represents a useful tool in clinical setting and population-based studies.
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.
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 | 0,005 | 0,103 |
| 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 découle