RESPONSIVENESS OF ARABIC INSTRUMENTS FOR PAIN AND DISABILITY IN PATIENTS WITH LOW BACK PAIN
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fear-Avoidance Beliefs Questionnaire (FABQ), Quebec Back Pain Disability Scale (QDS), and Roland-Morris Disability Questionnaire (RMDQ) is widely used in patients with low back pain (LBP) to assess the level of disability. Nonetheless, there are limited data about the responsiveness properties of the Arabic versions of these scales. This study was conducted to assess the responsiveness of the Arabic versions of the FABQ, QDS, and RMDQ compared to that of the Visual Analog Scale (VAS).Methods: A sample of 68 patients with LBP completed FABQ, QDS, RMDQ, and VAS at baseline and after 14 days.Responsiveness was evaluated by calculating the standard error of measurement (SEM), the minimal detectable difference at 95% confidence level (MDD95%), standardized response mean (SRM), Cohen’s effect size (ES), Guyatt’s responsiveness index (GRI), area under the curve (AUC), and minimal clinically significant difference (MCID).Results: The SEM, MDD 95%, SRM, ES, GRI, AUC, and MCID for FABQ, QDS, RMDQ, and VAS were 2.54, 2.83, 0.77, and 0.82; 7.05, 7.85, 2.14, and 2.28; 0.67, 0.96, 0.74, and 1.04; 0.39, 0.39, 0.36, and 0.79; 0.76, 1.34, 1.26, and 1.66; 0.49, 0.63, 0.57, and 0.70; and 3.5, 4.5, 2.5, and 1.5; respectively.Conclusion: Although the responsiveness of the Arabic versions of FABQ, QDS, and RMDQ was below the recommended standards and less than the responsiveness calculated for the VAS, it was comparable with previously published versions in other languages. Additional studies are necessary to examine the three scales' responsiveness with a more extended follow-up period.
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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 | 0,013 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».