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Enregistrement W3179427299 · doi:10.22038/abjs.2021.53348.2647

Psychometric Properties of the Persian Version of the ID-Pain Questionnaire.

2022· article· en· W3179427299 sur OpenAlexaff
Behzad Khodabandeh, Erfan Shafiee, Maryam Farzad, Amirreza Smaeel Beygi

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaIntraclass correlationMedicineNeuropathic painConstruct validityDiscriminant validityPhysical therapyAnesthesiaPsychometricsClinical psychologyInternal consistency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Identification Pain questionnaire (IDPQ) is one of the recommended tools by the Neuropathic Pain Special Interest Group of the International Association for the Study of Pain for neuropathic pain screening. This study aimed to translate, cross-culturally adapt, and validate the Persian version of the IDPQ. Methods: First, the IDPQ was translated based on the recommended guidelines. Afterward, the internal consistency (Cronbach's alpha coefficient), test-retest reliability (intraclass correlation coefficient), construct validity (compared to the Douleur Neuropathique 4 [DN4] questionnaire), and discriminant validity (Receiver operating curve analysis) of the IDPQ-P were evaluated. A total of 90 patients with neuropathic (n=50) and nociceptive pain (n=40) were enrolled in the study. In the next 72 h after the initial assessment, 30 patients (15 with neuropathic and 15 with nociceptive pain) completed the IDPQ-P. Results: No modifications were needed in the process of translation and cultural adaptation. Cronbach's alpha coefficient was obtained at 0.47 for all patients, indicating poor internal consistency. The intraclass correlation coefficient was estimated at 0.97, showing excellent test-retest reliability. A high correlation was found between the DN4 questionnaire and IDPQ-P (0.74), showing acceptable construct validity. The area under the curve was 0.94 (95% CI: 0.88-0.99) and 0.92 (95% CI: 0.85-0.99) when the physician's diagnosis and the DN4 cut-off value were used as the reference standard, respectively. The optimal cut-off value of ≥ 2 demonstrated the highest sensitivity (98%) and specificity (79%). Conclusion: The IDPQ-P can be used in the clinical setting as an accurate and quick screening tool to diagnose patients with neuropathic pain. Sufficient test-retest reliability, construct validity, discriminant validity, and high diagnostic accuracy were found for the IDPQ-P.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
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