Validation of the Chinese version of the Brief Pain Inventory in patients with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knee osteoarthritis (KOA) primarily presents with symptoms of pain and compromised functionality. Pain is a subjective manifestation that necessitates the employment of reliable evaluation tools for practical assessment, thereby enabling the formulation of appropriate interventional strategies. The Brief Pain Inventory (BPI) is a widely utilized questionnaire for evaluating the status of chronic pain. The purpose of the present study is to translate the short form of BPI into Chinese version (BPI-CV) and conduct cross-cultural adaptation to evaluate the psychometric characteristics of BPI-CV in KOA patients. METHODS: BPI-CV was translated and cross-culturally adapted according to internationally recognized guidelines. A cohort comprising 150 patients diagnosed with KOA successfully completed the demographic questionnaire, BPI-CV, Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC), and the EuroQoL Group's five-dimension questionnaire (EQ-5D). Internal consistency and test-retest analysis were used to evaluate the reliability. The internal consistency of the scale items was evaluated by calculating the Cronbach's α value (> 0.7). We chose to employ two scales commonly used in the evaluation of KOA patients: the disease-specific WOMAC scale and the universal EQ-5D scale. Construct validity was determined through Pearson correlation analysis, comparing BPI scores with those obtained from the WOMAC and EQ-5D scales. Exploratory factor analysis was used to structural validity. RESULTS: The BPI-CV was well accepted with no ceiling or floor effect. Cronbach's α for assessing internal consistency was 0.894. Test-retest reliability was excellent with an ICC of 0.852 (95%CI 0.785-0.905). The BPI-CV showed moderate to strong correlations with the pain dimension (r = 0.496-0.860) and the functional interference dimension (r = 0.517-0.712) of the WOMAC and the EQ-5D (r = 0.527-0.743). Three factors resulted using exploratory factor analysis: pain severity, activity interference, and emotional interference, accounting for 79.0% of the total variance. Standard error of measurement was 0.539. CONCLUSION: BPI-CV has good feasibility, reliability, and validity. It can be recommended for KOA patients in mainland China.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».