Cross-cultural translation, adaptation, and validation of the Amharic version pain self-efficacy questionnaire in people with low back pain in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Pain Self-Efficacy Questionnaire (PSEQ) is a valid and reliable instrument that evaluates pain self-efficacy beliefs in people with pain conditions. However, it has not been validated and used in Ethiopia. We conducted this study to translate, adapt, and test the psychometric properties of the PSEQ in the Amharic language and Ethiopian context for its use with people experiencing low back pain (LBP). METHODS: The PSEQ was translated into Amharic and then back-translated into English. An expert review committee created a final Amharic version of the tool (PSEQ-Am), followed by pilot testing and cognitive debriefing with a sample of 20 people with LBP. The psychometric properties of the final version of PSEQ-Am were assessed in a sample of 240 people with LBP recruited from three rehabilitation centers in Ethiopia. Cronbach's alpha and Intra-class correlation coefficient were calculated to describe the reliability and internal consistency of the tool. The SF-36-Am bodily pain subscale was used to assess convergent validity. Confirmatory Factor Analysis (CFA) and Exploratory Factor Analysis (EFA) were performed to determine the dimensionality of the instrument. RESULTS: PSEQ-Am demonstrated excellent test-retest reliability (ICC = 0.93) and internal consistency (Cronbach's alpha = 0.91). As hypothesized, the tool demonstrated a significant moderate correlation with the Bodily Pain subscale of the SF-36-Am (Rho = 0.51, p < 0.01). EFA analysis shows that the Amharic version of PSEQ is a dominant one factor and secondary two factor structure. CONCLUSION: This study shows that PSEQ-Am is a reliable and valid tool that can be used in both clinical practice and research in the Ethiopian low back pain population.
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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 | 0,002 |
| 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 ».