Assessment of the psychometric properties of the Italian version of the New Freezing of Gait Questionnaire (NFOG-Q-IT) in people with Parkinson disease: a validity and reliability study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Freezing of gait (FOG) in Parkinson's disease (PD) is a challenging clinical symptom to assess, due to its episodic nature. A valid and reliable tool is the New FOG Questionnaire (NFOG-Q) used worldwide to measure FOG symptoms in PD. OBJECTIVE: The aim of this study was to translate, to culturally adapt, and to test the psychometric characteristics of the Italian version of the NFOG-Q (NFOG-Q-It). METHODS: The translation and cultural adaptation was based on ISPOR TCA guidelines to finalize the 9-item NFOG-Q-It. Internal consistency was assessed in 181 Italian PD native speakers who experienced FOG using Cronbach's alpha. Cross-cultural analysis was tested using the Spearman's correlation between the NFOG-Q-It and the Modified Hoehn-Yahr Scale (M-H&Y). To assess construct validity, correlations among NFOG-Q-It, Movement Disorder Society-Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS), Mini-Mental State Examination (MMSE), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Falls Efficacy Scale-International (FES-I), the 6-min Walking Test (6MWT), the Mini Balance Evaluation System Test (Mini-BESTest) and the Short Physical Performance Battery (SPPB) were investigated. RESULTS: The Italian N-FOGQ had high internal consistency (Cronbach's α = 0.859). Validity analysis showed significant correlations between NFOG-Q-IT total score and M-H&Y scores (r = 0.281 p < 0.001), MDS-UPDRS (r = 0.359 p < 0.001), FES-I (r = 0.230 p = 0.002), Mini BESTest (r = -0.256 p = 0.001) and 6MWT (r = -0.166 p = 0.026). No significant correlations were found with SPPB, MOCA and MMSE. CONCLUSION: The NFOG-It is a valuable and reliable tool for assessing FOG symptoms, duration and frequency in PD subjects. Results provide the validity of NFOG-Q-It by reproducing and enlarging previous psychometric data.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».