Reliability and validity of the PORTRAIT-10 tool for assessing complex health care needs in French-speaking people living with chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain (CP) presents multidimensional components, leading individuals to experience complex biopsychosocial needs. However, efficient tools to assess these needs remain scarce. PORTRAIT-10 is a tool designed to measure the complexity of patients' needs. The present study was aimed at documenting the psychometric properties of this tool in a sample of individuals with CP who completed the INTERMED-Self Assessment (IMSA), PORTRAIT-10, Pain Catastrophizing Scale (PCS), and Pain Self-Efficacy Questionnaire (PSEQ). PORTRAIT-10 was re-administered 3 weeks later. The sample comprised 295 participants. Mean age of the respondents was 53.3 ± 9.3 years; 88.3% were females. The median pain duration was 15 years. Results of an exploratory factor analysis showed that a 4-factor solution best fit the PORTRAIT-10 data, with at least 2 of these factors (psychological and social) being consistent with the conceptual framework of the tool. PORTRAIT-10 also showed acceptable internal consistency (Cronbach α = 0.67, 0.73) and very good reliability over time (ρ = 0.85). Correlation with IMSA was high (ρ = 0.74) and as expected, was low with PCS (ρ = 0.34) suggesting a very good construct validity. A ROC analysis demonstrated that a PORTRAIT-10 cut-off score of 10 displayed good sensitivity (0.86) and specificity (0.71) in detecting complex care needs in this population. This study provides initial validity and reliability of PORTRAIT-10 and suggests that this tool may be helpful in identifying individuals with CP who have complex needs. Further research is needed to explore the psychometric properties of PORTRAIT-10 in large and more diverse chronic pain populations and to evaluate its impact on clinical outcomes.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».