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Enregistrement W4296709905 · doi:10.1186/s12891-022-05833-5

Evaluating the validity of the Amharic Brief Pain Inventory among people with chronic primary musculoskeletal pain in Ethiopia

2022· article· en· W4296709905 sur OpenAlexaff
Abey Bekele Abebe, Tadesse Awoke Ayele, Jordan Miller

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesUniversity of Gondar
Mots-clésBrief Pain InventoryCronbach's alphaIntraclass correlationMedicineConstruct validityPhysical therapyAmharicChronic painCognitive interviewConfirmatory factor analysisClinical psychologyCognitionPsychometricsPsychiatryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Brief Pain Inventory (BPI) is a multidimensional pain assessment tool used to evaluate pain severity and pain interference. The BPI has been translated and validity estimated across multiple languages and patient populations for clinical and research settings. This study aimed to assess the reliability and validity of Amharic BPI test scores among patients with chronic primary musculoskeletal pain living in Ethiopia. METHODS: This study had two parts: cognitive interviews and psychometric testing. An expert committee reviewed the Amharic BPI, and fifteen participants participated in the cognitive interviews. The results from the cognitive interviews were evaluated, and the committee approved recommendations for the tool prior to psychometric testing. Two hundred and sixty-nine patients were recruited from three sites for the psychometric testing. The results were summarised using descriptive statistics. Cronbach's alpha was calculated to estimate the internal consistency. To assess test-retest reliability, the intraclass coefficient was examined, and a Bland-Altman plot was created. Construct validity was determined using confirmatory factor analysis by testing BPI's previously suggested two or three-factor dimensionalities. Convergent validity was assessed by estimating the correlation between the Amharic BPI and SF-36 subscales. RESULTS: The Amharic BPI scores showed a good internal consistency using a 2-factor model with α = 0.89 for pain severity and α = 0.91 for pain interference. Good internal consistency was also observed in the 3-factor model, with α = 0.89 for pain severity, α = 0.84 for activity interference, and α = 0.86 for affective interference items. The test-retest reliability testing resulted in an ICC = 0.82 for pain severity and ICC = 0.90 for the pain interference. The severity scale had the highest correlation with bodily pain subscale of the SF-36 at r = - 0.44, and the interference scale with Physical functioning scale of SF-36 at r = - 0.63. Confirmatory factor analysis support rating Amharic BPI using a two-factor approach. CONCLUSIONS: Our findings showed that Amharic BPI scores demonstrate internal consistency, test-retest reliability, and construct validity among patients with chronic primary musculoskeletal pain in Ethiopia. Accordingly, the tool can be used in clinical practice or research in similar settings.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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