The content validation of the Self-Reported Misuse, Abuse and Diversion of Prescription Opioids (SR-MAD) instrument for use in patients with acute or chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Establishing content validity is an essential component of instrument development. OBJECTIVE: To assess the content validity and patient interpretation of the Self-Reported Misuse, Abuse and Diversion of Prescription Opioids (SR-MAD) instrument. METHODS: A cross-sectional, qualitative study was conducted in patients with chronic or acute pain. Patients were recruited from three patient groups (opioid naïve, known opioid abusers, and chronic opioid non-abusers). After patients completed the SR-MAD, they participated in an in-person cognitive interview to assess the patient's understanding of the instrument. Descriptive statistics and content analysis were performed. RESULTS: Fifty-seven patients (Wave 1: 20; Wave 2: 37) were enrolled and completed the SR-MAD and cognitive interview. Mean age was 54.5 ± 13.7 years (range 25-84) with 12.5 years of living with pain. The most common chronic pain conditions were back pain (68%), neck pain (32%), and osteoarthritis (25%). Overall, most patients understood the meaning of each question and were able to describe each item using their own words. Many patients reported that some questions were not applicable to them but understood the meaning of the questions as well as the need to ask questions about misuse, abuse, and diversion of opioid medications. Minor revisions to the SR-MAD wording, response options, recall period, and the definition of "opioid", were recommended by the patients in both waves. LIMITATIONS: Given its qualitative design, this study has a small sample size. Additionally, quantitative validation of the SR-MAD is needed. CONCLUSION: The SR-MAD, developed based on expert consensus and revised with patient input, is a 15-item self-report instrument that can be used to identify and monitor prescription opioid abuse, misuse, and diversion.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».