Reproducibility: Reliability and Agreement Parameters of the Revised Short McGill Pain Questionnaire Version-2 for use in Patients with Musculoskeletal Shoulder Pain
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Revised Short-Form McGill Pain Questionnaire Version-2 (SF-MPQ-2) is a multidimensional outcome measure designed to evaluate neuropathic and nonneuropathic pain. A recent systematic review found insufficient psychometric data with respect to musculoskeletal health conditions.Aims: The aim of this study was to describe the reproducibility (reliability and agreement) and internal consistency of the SF-MPQ-2 for use among patients with musculoskeletal shoulder pain.Methods: Eligible patients with shoulder pain from musculoskeletal (MSK) sources completed the SF-MPQ-2 at baseline (n = 195), and a subset did so again after 3 to 7 days (n = 48) if their response to the global rating of change scale remained unchanged. Cronbach’s alpha (α) and intraclass correlation coefficient (ICC[2,1]) were calculated. Standard error of measurement (SEM), group and individual minimal detectable change (MDC90), and Bland-Altman plots were used to assess agreement.Results: Cronbach’s α ranged from 0.83 to 0.95, suggesting very satisfactory internal consistency across the SF-MPQ-2 domains. Excellent ICC(2,1) scores were found in support of the total (0.95) and continuous (0.92) subscales; the remaining subscales displayed good ICC(2,1) scores (0.78–0.88). Bland-Altman analysis revealed no systematic bias between the test and retest scores (mean difference = 0.13 to 0.19). Though the best agreement coefficients were seen on the total scale (SEM = 0.5; MDC90 = 1.2, MDC90group = 0.3), they were acceptable for the SF-MPQ-2 subscales (SEM: range, 0.7–1; MDC90: range, 1.7–2.3; MDC90group: range, 0.4–0.5).Conclusions: The SF-MPQ-2 provides good to excellent test–retest reliability for multidimensional pain assessment among patients with musculoskeletal shoulder pain conditions.
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».