Psychometric properties of the Neuropathic Pain Scale (NPS) in a knee osteoarthritis population
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Symptoms resembling neuropathic pain (neuropathic-like symptoms) are prevalent in osteoarthritis (OA) populations. Scales that measure neuropathic-like symptoms frequently were established in groups with true neuropathic pain conditions and have not been assessed in OA. We assessed the psychometric properties of the Neuropathic Pain Scale (NPS) in subjects with OA undergoing total knee replacement (TKR). Design: In a prospective study of adults undergoing TKR for OA, we assessed baseline distributions, acceptability (completion rate), internal consistency (Cronbach's alpha), responsiveness 12 months post-TKR, and construct validity of the NPS. We performed factor analysis and created subscales from the items loading onto each retained factor. We evaluated subscale properties and calculated the proportion of total scores attributable to each subscale and compared this with the proportion expected if each item contributed equally. Results: Mean baseline NPS score among 263 participants was 42.7 (SD: 15.9). Cronbach's alpha was 0.88. Factor analysis produced two factors: "bothersome" (items: intense/sharp/dull/unpleasant/deep; Cronbach's alpha = 0.87), and "dysesthetic" (items: cold/sensitive/itchy/surface; alpha = 0.77). Bothersome items contributed more to total NPS scores (74%) than would be expected if each item contributed equally (50%). NPS scores correlated moderately with baseline pain and function, and decreased after TKR, with standardized response means (SRMs) of: total NPS: 1.77, Bothersome subscale: 2.03, Dysesthetic subscale: 0.70. Conclusions: The NPS had acceptable completion, internal consistency, and construct validity, but was not optimal for use in OA; Bothersome subscale items disproportionately drive total NPS scores and may fail to discriminate between nociceptive and neuropathic-like symptoms.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».