Psychometric properties of patient-reported outcome measures in chronic pain conditions with central sensitization- a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To identify available patient-reported outcome measures (PROMs) used to evaluate central sensitization (CS) manifestations in chronic pain conditions and evaluate the quality of psychometric properties of those instruments. METHODS: A comprehensive search across multiple electronic databases was conducted for relevant studies following the specification of eligibility criteria and development of key search terms. After screening and full-text review, the methodological quality of studies and psychometric properties of PROMs were assessed and summarized using the COnsensus-based Standards for the selection of health Measurement INstruments (COSMIN) checklist and scoring manual. The results were statistically pooled in a meta-analysis, specifically test-retest reliability, based on data availability and consistency of findings across studies. RESULTS: A total of fifty-eight studies evaluating eight instruments in adult patients with chronic pain were included. The methodological quality of the included studies was varied. Most identified PROMs have limited evidence regarding their measurement properties. The Central Sensitization Inventory (CSI) received the highest overall ratings for most measurement properties among all the instruments, followed by Pain Sensitivity Questionnaire (PSQ) and Fibromyalgia Survey Questionnaire (FSQ). Based on pooled data from available studies, the test-retest reliability of the CSI was found to be excellent, with an intra-class correlation coefficient (ICC) of 0.93 (95% CI: 0.91-0.95) for overall chronic pain, 0.90 (95% CI: 0.87-0.93) for chronic musculoskeletal pain and 0.93 (95% CI: 0.88-0.99) for chronic neck pain. PSQ also demonstrated excellent test-retest reliability, showing an ICC of 0.86 (95% CI: 0.72-0.99) for chronic pain. CONCLUSION: Although not all properties have been studied, the CSI, which received the highest overall ratings, could serve as a reliable PROM assessing CS in chronic pain. More studies should be performed to comprehensively evaluate all measurement properties of all included instruments.
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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 | 0,039 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».