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Enregistrement W3034292381 · doi:10.1002/ejp.1619

Disentangling trait versus state characteristics of the Pain Catastrophizing Scale and the PHQ‐8 Depression Scale

2020· article· en· W3034292381 sur OpenAlexfundno aff
Levent Dumenci, Kurt Kroenke, Francis J. Keefe, Dennis C. Ang, James Slover, Robert A. Perera, Daniel L. Riddle

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pain · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesYork UniversityAustralian GovernmentNational Institutes of HealthVirginia Commonwealth UniversityWake Forest University
Mots-clésTraitPain catastrophizingPsychologyClinical psychologyDepression (economics)AnxietyChronic painMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research on the role of trait versus state characteristics of a variety of measures among persons experiencing pain has been a focus for the past few decades. Studying the trait versus state nature of the Pain Catastrophizing Scale (PCS) and the Patient Health Questionnaire (PHQ-8) depression scale would be highly informative given both are commonly measured in pain populations and neither scale has been studied for trait/state contributions. METHODS: The PHQ-8 and PCS were obtained on persons undergoing knee arthroplasty at baseline, 2-, 6- and 12-month post-surgery (N = 402). The multi-trait generalization of the latent trait-state model was used to partition trait and state variability in PCS and PHQ-8 item responses simultaneously. A set of variables were used to predict trait catastrophizing and trait depression. RESULTS: For total scores, the latent traits and latent states explain 63.2% (trait = 43.2%; state = 20.0%) and 50.2% (trait = 29.4%; state = 20.8%) of the variability in PCS and PHQ-8, respectively. Patients with a high number of bodily pain sites, high levels of anxiety, young patients and African-American patients had high levels of trait catastrophizing and trait depression. The PCS and the PHQ-8 consist of both enduring trait and dynamic state characteristics, with trait characteristics dominating for both measures. CONCLUSION: Clinicians and researchers using these scales should not assume the obtained measurements solely reflect either trait- or state-based characteristics. SIGNIFICANCE: Clinicians and researchers using the PCS or PHQ-8 scales are measuring both state and trait characteristics and not just trait- or state-based characteristics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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