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Enregistrement W4386987128 · doi:10.1186/s13018-023-04218-1

Validation of the Chinese version of the Brief Pain Inventory in patients with knee osteoarthritis

2023· article· en· W4386987128 sur OpenAlexaboutno aff
Shunxing Wang, Shuxin Yao, Lei Shang, Chao Xu, Jianbing Ma

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Surgery and Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKey Research and Development Projects of Shaanxi ProvinceYakult Bio-Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBrief Pain InventoryCronbach's alphaWOMACMedicinePhysical therapyOsteoarthritisConstruct validityExploratory factor analysisReliability (semiconductor)Knee painPsychometricsChronic painClinical psychologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,276
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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