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Enregistrement W4401117201 · doi:10.3233/wor-240134

Turkish cross-cultural adaptation, construct validity, and reliability of the Treatment Expectations in Chronic Pain Scale

2024· article· en· W4401117201 sur OpenAlexaff
Ayça Aytar, Atahan Altıntaş, Hasan Gerçek, Hazal Sarak, M. Gabrielle Pagé, Aydan Aytar

Notice bibliographique

RevueWork · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaPsychologyConstruct validityStructural equation modelingConvergent validityConfirmatory factor analysisClinical psychologyScale (ratio)Discriminant validityPsychometricsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Measuring treatment expectations using the Treatment Expectations in Chronic Pain (TEC) scale has the potential to help clinicians and researchers better understand the role that treatment expectations play within the framework of multimodal pain management settings. OBJECTIVE: The purpose of this study is to determine the cross-cultural adaptation, construct validity and reliability of the TEC Scale in the Turkish language. METHODS: The study included 191 volunteers aged 22–65 with chronic musculoskeletal diseases. This study composed of a six-stage cross-cultural adaptation process, which included translation, translation synthesis, back-translation, expert committee review, pre-testing and documentation submission. The Positivity Scale and Illness Cognition Questionnaire were used to measure convergent validity while the Hospital Anxiety and Depression Scale was used to test divergent validity. The psychometric properties of the Turkish version of the TEC scale was examined by confirmatory factor analysis (CFA). Scale’s internal consistency was examined using Cronbach’s alpha. Pearson correlation coefficients were utilized to evaluate both convergent and divergent validity. The significance level was set at p < .05. RESULTS: The results of the CFA showed that factor structure of predicted subscale fitted well the data (x2/df = 3,07;CFI = 0,91,IFI = 0,91 TLI = 0,87,RMSEA = 0,10). The results of the CFA indicated that factor structure of ideal subscale fitted well with the data (x2/df = 2,38;CFI = 0,92,IFI = 0,93,TLI = 0,90,RMSEA = 0,08). Both subscales of the TEC were strongly correlated. The predicted subscale had moderate relationships to depression, anxiety, and positivity ( r = -0.37 to r = 0.55) but poor correlations with measures of acceptance, perceived benefits and helplessness ( r = -0.24 to 0.35). The ideal subscale had moderate correlations with measures of positivity ( r = 0.36) and depression ( r = -0.38) but poor correlations with measures of acceptance, perceived benefits helplessness and anxiety ( r = 0.14). CONCLUSIONS: The Turkish version of the TEC scale is acceptable, valid, and reliable for use in Turkish patients with chronic musculoskeletal pain in physiotherapy outpatient practice.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations0
Publié2024
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