The German version of the Mini Suffering State Examination (MSSE) for people with advanced dementia living in nursing homes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Mini Suffering State Examination (MSSE) has been explicitly recommended to assess suffering in dementia patients. This study aimed to develop a German version of the MSSE and assess its psychometric properties involving people with advanced dementia (PAD) in a nursing home setting. METHODS: The MSSE was translated into German, and 95 primary nurses administered it cross-sectionally to 124 PAD in Zurich, Switzerland. The psychometric properties of the German MSSE version were calculated for this population. RESULTS: The mean age of the PAD was 83.3 years (SD = 9.1, range = 55-102 years), and 98 of them (79.0%) were women. The Kuder-Richardson Formula 20 coefficient for the entire scale (0.58), the eight items relating to objective health conditions (0.39), and the professional and family estimation of the patient's suffering (0.64) indicated low internal consistency. A confirmatory factor analysis indicated an unsatisfactory fit to a one-factor structure, with a comparative fit index and root mean square error of approximation of 0.71 and 0.08, respectively, and a Tucker-Lewis index of 0.64. The MSSE total score was significantly but moderately correlated with the total scores of the Symptom Management-End-of-Life with Dementia (SM-EOLD) scale (Pearson's correlation coefficient (r) = -0.44; p < 0.05), the physical suffering scores (r = 0.41; p < 0.05), and the psychological suffering scores (r = 0.55; p < 0.05). CONCLUSIONS: The German version of the MSSE questionnaire did not perform well in the nursing home setting involving PAD. The instrument had low internal consistency, doubtful validity, and could not discriminate between suffering and other distressing symptoms. We do not recommend its use in this population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».