Evaluation of the Arabic version of the Chronic Pain Grade scale: Psychometric properties
Notice bibliographique
Résumé
To increase our understanding of chronic pain in clinical and research contexts, an assessment of its dimensions using reliable and valid self-reported pain measures is imperative. However, well-validated Arabic chronic pain assessment scales are lacking. The Chronic Pain Grade (CPG) scale has been used worldwide, yet an Arabic version of the CPG scale has not yet been validated. Thus, we conducted this study to demonstrate the psychometric properties, including reliability, convergent validity, and construct validity of the Arabic CPG scale. A cross-sectional study was conducted in two hospitals in Saudi Arabia. Data were collected from a convenience sample of 233 chronic pain patients. The confirmatory factor analysis showed an excellent fit with the factor structure of the CPG scale and, thus, supported construct validity. The two identified subscales were pain intensity and pain disability. Convergent validity was supported by having significant correlations between the short-form McGill Pain Questionnaire and CPG subscales. Internal consistency reliability was demonstrated, as Cronbach's α was 0.916 for pain intensity and 0.815 for pain disability. This study provides evidence that the Arabic CPG scale is a reliable and valid measure of chronic pain dimensions, including pain intensity, and pain-related disability. This Arabic version of the CPG scale has the potential to expand research and clinical assessment in the Arab world. Future studies are required for further validation.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».