Confirmatory factor analysis of 2 versions of the Brief Pain Inventory in an ambulatory population indicates that sleep interference should be interpreted separately
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Brief Pain Inventory (BPI-SF) is a widely-used generic pain interference scale, however its factor structure remains unclear. An expanded 10-item version of the Interference subscale has been proposed, but the additional value of the 3 extra items has not been rigorously evaluated. The purpose of this study was to evaluate and contrast the factorial and concurrent validity of the original 7-item and 10-item versions of the BPI-SF in a large heterogeneous sample of patients with chronic pain. METHODS: Exploratory and confirmatory factor analyses were conducted on independent subsets of the sample, and concurrent correlations with scales capturing similar constructs were evaluated. RESULTS: Two independent exploratory factor analyses (n=500 each) supported a single interference factor in both the 7- and 10-item versions, while confirmatory factor analysis (N=1000) suggested that a 2-factor structure (Physical and Affective) provided better fit. A 3-factor model, where sleep interference was the third factor, improved in model fit further. There was no significant difference in model fit between the 7- and 10-item versions. Concurrent associations with measures of general health, pain intensity and pain-related cognitions were all in the anticipated direction and magnitude and were not different by version of the BPI-SF. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: The addition of 3 extra items to the original 7-item Interference subscale of the BPI-SF did not improve psychometric properties. The combined results lead us to endorse a 3-factor structure (Physical, Affective, and Sleep Interference) as the more statistically and conceptually sound option.
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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 | 0,054 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».