Creation and validation of the 4-item BriefPCS-chronic through methodological triangulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Pain Catastrophizing Scale (PCS) is a widely used self-report tool to evaluate pain related catastrophizing. The PCS was developed using classical test theory and has been shown to be psychometrically sound among various populations. However, it's current three subscales are rarely used in clinical practice, offering potential for an abbreviated version that reduces administrative burden and can be used to estimate full scale scores, yet is not bound by the inclusion of items from each subscale. Hence, the aim of the current study was to develop a unidimensional abbreviated version of the PCS through findings from qualitative, classical test theory, and newer Rasch analysis. METHODS: The current cross-sectional study used data from the Quebec Pain Registry (n = 5646) to obtain PCS scores of people seeking care at tertiary chronic pain centres. To develop an abbreviated unidimensional tool, items were removed based on triangulation of qualitative review of each item and response, corrected item-total correlations, and Rasch analysis. Confirmatory factor analysis was conducted on the final remaining items to confirm the tool was assessing a single latent construct (catastrophizing). Fit was assessed using the cumulative fit index (CFI), Tucker Lewis Index (TLI), and root-mean-squared error of approximation (RMSEA). RESULTS: After triangulation, a final abbreviated 4-item scale showed adequate model fit with a strong correlation (r > 0.95) with the original scale and properties that were stable across age, sex, cause, and medicolegal status. Additionally, the brief version addressed some problematic wording on some items on the original scale. Both the original and new abbreviated tool were associated with the Beck Depression Inventory and the Brief Pain Inventory at the same magnitude. CONCLUSION: The abbreviated scale may allow for a decrease in administrator burden and greater clinical uptake when a quick screen for exaggerated negative orientation towards pain is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,084 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».