Psychometric Properties of Sinhala Version of Short-Form McGill Pain Questionnaire-2 (SF MPQ-2-Sin) among Patients with Cancer Pain in Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Pain is one of the most common and unpleasant symptoms that distress the well-being of patients with cancer. Considerable evidence supports the validity and reliability of the McGill Pain Questionnaire (MPQ) and its short forms, the SF MPQ and SF MPQ-2-which are the most widely used tools for pain assessment-in terms of patients with cancer. Pain and its characteristics are best assessed using validated and culturally adapted tools developed in participants' mother tongue. Although many pain assessment tools are available worldwide, only a limited number of them have been translated into Sinhala language and validated in Sri Lanka. We aimed to translate SF MPQ-2 into Sinhala language and validate using Sinhala-speaking patients suffering from cancer pains in Sri Lanka. Materials and Methods: Translation has been conducted according to the guidelines laid down by Mapi Research Trust, in five stages, namely, forward translation, backward translation, expert opinion, cognitive debriefing interviews, and proofreading. The questionnaire was administered among 207 patients attending Apeksha Hospital, Sri Lanka, who are suffering from cancer pain. Content validity was tested using expert opinion, and face validity, by interviewing patients with cancer pain. Factor structure was tested through a factor analysis, and reliability, by internal consistency with Cronbach's alpha. Results: A total of 207 participants (112 males and 95 females), aged between 20 and 80 years, were included in the study. Factor analysis identified four factors compatible with studies done in other countries, which explained 53.5% of the variance. The analysis of data indicated Cronbach's alpha of neuropathic, affective, intermittent, and continuous subscales as 0.768, 0.791, 0.824, and 0.789, respectively, which were over the acceptable threshold of 0.70. Confirmatory factor analysis supported the four-factor model. Conclusion: SF MPQ-2-Sinhala version is a statistically proven reliable and valid pain descriptor which can be utilized to evaluate pain suffered by patients with cancer in Sri Lanka whose mother tongue is Sinhala.
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.
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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».