The Persian Version of the Fear of Cancer Recurrence Inventory (FCRI): Translation and Evaluation of Its Psychometric Properties
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to translate and validate the Fear of Cancer Recurrence Inventory (FCRI) questionnaire into Persian and to investigate its psychometric properties. Methods: The FCRI was translated to Persian using a linguistic methodology according to WHO guidelines. A total of 450 breast cancer survivors who had the following inclusion criteria were included: time elapse of more than six months after the treatment prior to the study; absence ofobjective markers of recurrence, fluency in the Persian language, and signing the informed consent. Internal consistency was estimated with Cronbach's ? coefficient and test-retest reliability with Interclass correlation. Concurrent validity was estimated through Pearson’s correlation between the FCRI and Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Principal component analysis (PCA) and confirmatory factor analysis (CFA) were employed to evaluate dimensionality. Results: The Persian version was acceptable for patients. The content validity index (CVI) was 0.80. The instrument had good test-retest reliability (ICC= 0.96) and internal consistency (Cronbach’s ?=0.86). PCA and CFA indicated that the factor structure of the Persian version was similar to the original questionnaire and had acceptable goodness of fit. Correlations between the FCRI and HADS was remarkable (r= 0.252 – 0.639), indicating acceptable concurrent validity. Conclusions: The Persian version of FCRI could be considered a good cross-cultural equivalent for the original English version. The questionnaire was a reliable and valid instrument in terms of internal consistency, test-retest reliability, and dimensionality.
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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 | 0,000 |
| 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 ».