Measurement properties of the Pain Self-Efficacy Questionnaire in populations with musculoskeletal disorders: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A higher level of pain self-efficacy has been suggested as a predictor of a better outcome in patients with musculoskeletal disorders. The Pain Self-Efficacy Questionnaire (PSEQ) is one of the most frequently used patient-reported outcome measures for pain self-efficacy. The purpose of this study was to conduct a systematic review that would identify, appraise, and synthetize the psychometric properties of the PSEQ. Embase, MEDLINE, and CINAHL databases were searched for publications reporting on psychometric properties of the PSEQ in populations with musculoskeletal disorders. After applying selection criteria on identified citations, 28 studies (9853 participants) were included. The methodological quality as measured with the COSMIN risk of bias tool varied from adequate to very good for most measurement properties. The results showed a weighted mean intraclass correlation coefficient of 0.86 (range: 0.75–0.93) for test–retest reliability for the original 10-item PSEQ and the minimal detectable change at 95% confidence interval was 11.52 out of 60 points. Effect size and standardized response mean values were 0.53 and 0.63, respectively, whereas the minimal clinically important difference ranged from 5.5 to 8.5 in patients with chronic low back pain. Internal consistency (Cronbach alpha) ranged from 0.79 to 0.95. The results also showed that the PSEQ has low to moderate correlations with measures of quality of life, disability, pain, pain interference, anxiety, depression, and catastrophizing. Finally, the PSEQ has been adapted and validated in 14 languages. Overall, the results demonstrate that the PSEQ has excellent validity, reliability, and responsiveness. Further high-quality studies are needed to determine responsiveness in populations other than chronic low back pain.
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 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 | 0,020 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».