Validation of the Patient-Rated Version of the Parkinson Anxiety Scale in Iranian People with Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To evaluate the psychometric properties of the Patient-Rated Parkinson’s Anxiety Scale (PAS-PR) in people with Parkinson’s Disease (PwPD).Methods In this cross-sectional study, we assessed Persian-speaking PwPD using the PAS-PR. Psychometric evaluation included: exploratory factor analysis (EFA); internal consistency (Cronbach’s α), test – retest reliability (Intraclass Correlation Coefficient); PAS-PR/observer-rated PAS (PAS-OR) agreement (Bland-Altman); and convergent validity against Geriatric Anxiety Inventory (GAI), the Hospital Anxiety and Depression Scale-Anxiety (HADS-A), the Beck Anxiety Inventory (BAI), and the 21-item Depression, Anxiety, and Stress Scale (DASS-21).Results Among 191 PwPD (58% male, mean age 69.2 ± 4.6 years; Hoehn & Yahr stages 1–4: 36.7%, 42.4%, 18.3%, and 2.6%, respectively), EFA revealed the expected three-factor structure. The PAS-PR demonstrated excellent reliability (α = 0.88; ICC = 0.96) and strong agreement with PAS-OR (96.19%). Convergent validity was established through significant correlations with GAI, HADS-A, BAI and DASS-21 (r = 0.61–0.75).Conclusions The PAS-PR, with its acceptable psychometric properties, proves to be a valuable tool for assessing anxiety in the Persian-speaking PwPD.Clinical Implications The PAS-PR offers a practical, tailored tool for identifying diverse anxiety symptoms in Parkinson’s patients, streamlining screening in clinical settings.
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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 ».