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Enregistrement W4409727099 · doi:10.1016/j.arth.2025.04.047

Psychometric Characteristics of the PainDETECT Questionnaire in Patients Undergoing Total Knee Arthroplasty for Osteoarthritis

2025· article· en· W4409727099 sur OpenAlexaboutno aff
Chang Xiaofeng, Shuxin Yao, Jie Wei, Lei Shang, Chao Xu, Jianbing Ma

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Arthroplasty · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYakult Bio-Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOsteoarthritisMedicineTotal knee arthroplastyPhysical therapyArthroplastyPhysical medicine and rehabilitationSurgeryPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Total knee arthroplasty (TKA) is an effective treatment for patients who have advanced osteoarthritis. Accurate preoperative assessment of pain characteristics is crucial for optimizing surgical planning and predicting outcomes. The PainDETECT Questionnaire (PDQ), a pain assessment tool, has demonstrated high reliability and validity, but its application in assessing pain characteristics in TKA patients in mainland China has not been thoroughly investigated. The purpose of this study was to evaluate the psychometric properties of PDQ in pain detection for TKA, providing an effective preoperative pain assessment tool and method for clinical practice. METHODS: This study enrolled 170 participants scheduled for unilateral TKA and administered four self-report questionnaires: the PDQ, the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index, the five-level EuroQoL Group's five-dimension questionnaire, and the Chinese version of the Central Sensitization Inventory. These assessments were conducted at baseline and one year postoperatively. Standard statistical methods and metrics were used to conduct a series of psychometric evaluations of PDQ, including assessments of reliability, validity, and responsiveness. RESULTS: At the baseline, no significant ceiling or floor effects were observed. Additionally, the internal consistency reliability of PDQ (Cronbach's alpha) was above 0.9, indicating sufficient interitem correlation. The study found a moderate to very strong correlation between PDQ and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index and a strong correlation with the five-level EuroQoL Group's five-dimension questionnaire and the Chinese version of the Central Sensitization Inventory, supporting the structural validity of PDQ. Furthermore, PDQ was found to be responsive to changes in pain over time, with a response index ranging from 1.37 to 2.05. CONCLUSIONS: The PDQ assessment tool demonstrated good reliability, validity, and responsiveness in patients who have knee osteoarthritis undergoing TKA and can serve as a useful measurement tool for evaluating pain management strategies and the effectiveness of surgical interventions in clinical research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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