Validation of the Dutch version of the King’s Parkinson’s disease pain scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain in patients with Parkinson's disease (PD)is often underdiagnosed and, therefore, undertreated. The King's Parkinson's Pain Scale (KPPS) is one of the few validated tools specifically designed to assess pain in patients with Parkinson's disease but lacks a Dutch version. This study aims to validate the KPPS for patients in the Netherlands and to examine which cognitive functions are related to the comprehension of the KPPS. METHODS: The KPPS was translated into Dutch and validated in 70 patients with PD through internal consistency, convergent and discriminant validity testing. Patients had been diagnosed with PD for an average of 5.65 years. Cognitive function was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). RESULTS: The Dutch KPPS showed acceptable reliability (Cronbach's alpha = 0.69), though its factor structure differed from the original. Convergent validity was confirmed via significant correlations with the Numerical Rating Scale (NRS), while discriminant validity was supported through correlations with the Non-Motor Symptoms Scale (NMSS) and EQ-5D-3 L. Verbal memory and abstract thinking showed a tendency toward significance in their association with pain scores. CONCLUSION: The Dutch KPPS is a reliable and valid tool for assessing pain in Dutch patients with PD, though its structure differs from the original. These differences may reflect variability in pain perception or classification, highlighting the need for further research integrating the PD-PCS framework to refine pain assessment in PD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».