Factor structure and internal consistency of a Swedish version of the Pain Catastrophizing Scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain catastrophizing is highly relevant to assess in the context of long-standing pain. The Pain Catastrophizing Scale (PCS) is a well-established questionnaire used to measure catastrophizing in individuals with long-standing pain. So far, no Swedish translation has been evaluated in regard to validity and reliability. The aims of this study were to translate the PCS questionnaire from English to Swedish, and to investigate its construct validity (face, content, and structural validity) and reliability (internal consistency). METHODS: We translated the original English version of the PCS to Swedish and collected item responses from 194 persons suffering from primarily long-standing musculoskeletal pain. We used confirmatory factor analysis to evaluate structural validity, and tested the model fit of a one-factor model, an oblique two-factor model, and an oblique three-factor model. We evaluated the measure's reliability in regard to internal consistency calculated with Cronbach's alpha. RESULTS: A three-factor model comprising a four-item rumination factor, a three-item magnification factor, and a six-item helplessness factor provided the best fit to the data. Internal consistency was adequate and Cronbach's α was 0.92 for the entire scale, 0.84 for the rumination subscale; 0.69 for the magnification subscale, and 0.89 for the helplessness subscale. CONCLUSIONS: The results indicated adequacy of a three-factor solution and the questionnaire's internal consistency, and provide initial support for the structural validity and internal consistency of a Swedish version of the PCS. Future studies should replicate the study in larger samples and extend the current evaluation in regard to validity and reliability.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».