Development and Validation of Fear of Relapse Scale for Relapsing-Remitting Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multiple Sclerosis (MS) is a potentially debilitating chronic disease in most cases diagnosed after an acute relapse and characterized by the occurrence of relapse in most patients. Due to the unknown course of the disease patients in early phases must deal with the stress of anticipation of a relapse and unpredictable consequences of that relapse. Objective: This is the first effort to develop a self-report measure of Fear of Relapse (FoR) in patients with Relapsing-Remitting (RR) MS. Methods: A 31- item scale was created from in-depth clinical interviews with 33 RRMS patients. This scale was completed by 168 RRMS patients (51 patients completed the scale one more time a month later) who completed the Intolerance of Uncertainty Scale (IUS) and Depression, Anxiety and Stress Scale (DASS) as well. Results: A factor analysis revealed three components, and five items failed to load on any of them. The final version of the scale consisted of 26 items. Two-components solution factor analysis after pooling the FoR items once with DASS items and once with IUS items revealed independency of the FoR from previously developed scales. Cronbach’s Alpha was equal to 0.92. Test-retest reliability for total score was equal to 0.74 (p<0.001). Conclusion: The FoR scale proved to be a highly reliable and valid measure in RRMS patients and application of that in future studies trying to create a psychological profile of patients at earlier stages of the disease can help researchers and clinicians to have a more comprehensive image.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».