Content validation of the COST for patient questionnaire (COPAQ) for patients with low back pain: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The costs of low back pain (LBP) are complex and difficult to estimate. This study aims to adapt the Cost for Patients Questionnaire (CoPaQ) for use in LBP populations. Materials and methods In a cross-sectional qualitative study, we conducted cognitive interviews to assess the CoPaQ’s suitability for addressing costs related to LBP. Three groups of participants were included (n = 5 each): (i) persons with a history of LBP or primary caregiver, (ii) researchers with expertise in LBP, and (iii) primary care providers specialized in treating LBP. The interpretation, analysis, and summary of results used Knafl et al.’s qualitative content analysis method. Results Persons with a history of LBP (n = 5), had a median age of 60 years (Interquartile Range (IQR): 26–71.5), and varying durations of LBP, the median duration of LBP 7 years (IQR: 4–32.5). Researchers (n = 5) had a median age of 33 years (IQR: 29–45). Primary care providers (n = 5) had a median age of 40 years (IQR: 37.5–65), and a background in chiropractic care (n = 3) and physiotherapy (n = 2). Content analysis of the interviews revealed sources of error with five pre-determined themes (clarity/comprehension, relevance, inadequate response definition, reference point, perspective modifiers) and one developed theme (organization). We modified the questionnaire for LBP populations based on the feedback. Conclusion Our study evaluated the content validity of a questionnaire that assesses the direct and indirect costs associated with LBP. Future studies should pilot this questionnaire with persons of varying LBP severity and compare it with cost diaries.
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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 | 0,097 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».