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Enregistrement W4387362092 · doi:10.1371/journal.pone.0287208

Revisiting the factor structure of the Short-Form McGill Pain Questionnaire-2 (SF-MPQ-2): Evidence for a bifactor model in individuals with Chiari malformation

2023· article· en· W4387362092 sur OpenAlexaboutno aff
David M. Tokar, Kevin P. Kaut, Philip A. Allen

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Dysraphism and Malformations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of Health
Mots-clésMcGill Pain QuestionnairePsychologyStructural equation modelingChronic painAnxietyNeuropathic painDepression (economics)MedicinePhysical therapyClinical psychologyPsychiatryAnesthesiaVisual analogue scaleStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Short-Form McGill Pain Questionnaire-2 (SF-MPQ-2; Dworkin et al., 2009) is intended to measure the multidimensional qualities of pain (i.e., continuous, intermittent, neuropathic, and affective) as well as total pain. Using structural equation modeling, we evaluated the fit of four competing measurement models of the SF-MPQ-2-an oblique 4-factor model, a 1-factor model, a higher-order model, and a bifactor model-in 552 adults diagnosed with Chiari malformation, a chronic health condition whose primary symptoms include head and neck pain. Results revealed the strongest support for the bifactor model, suggesting that SF-MPQ-2 item responses are due to both a general pain factor and a specific pain factor that is orthogonal to the general pain factor. Additional bifactor analyses of the SF-MPQ-2's model-based reliability and dimensionality revealed that most of the SF-MPQ-2's reliable variance is explained by a general pain factor, and that the instrument can be modeled unidimensionally and scored as a general pain measure. Results also indicated that the general and affective pain factors in the bifactor model uniquely predicted pain-related external criteria (e.g., depression, anxiety, and stress); however, the continuous, intermittent, and neuropathic factors did not.

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)0,001
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 enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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