Cross-cultural adaptation and validation for central sensitization inventory: based on Chinese patients undergoing total knee arthroplasty for knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This study was conducted to develop a simplified Chinese version of the central sensitization inventory (CSI-CV) and to evaluate its reliability and validity. Methods The CSI-CV was developed through a process involving the translation and back translation of the original CSI. Subsequently, experts reviewed and revised the content of the items to ensure their appropriateness. A total of 325 patients with knee osteoarthritis (KOA), who were scheduled to undergo total knee arthroplasty (TKA), completed the CSI-CV at a prominent orthopedic center in Xi'an, China. Afterward, a random selection of 100 participants was chosen for retesting after one week. The reliability and validity of the inventory were evaluated through exploratory factor analysis, correlation coefficient calculation and other methods. Results The CSI-CV consists of 25 items in five dimensions (emotional distress, headache and jaw symptoms, physical symptoms, urological symptoms, and fatigue and sleep problems). The cumulative variance contribution rate was 75.3%, the Cronbach's α coefficient was 0.83, the Guttman split-half reliability coefficient was 0.88 and the intraclass correlation coefficient was 0.965. The CSI-CV scores correlated moderately with the total scores of the brief pain inventory (r = 0.506), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (r = 0.466) and EuroQoL Group's five-dimension questionnaire (r = 0.576). Conclusions The findings demonstrate that the CSI was successfully trans-culturally adapted into a simplified Chinese version (CSI-CV) that was reliable and valid for Chinese-speaking patients who awaiting TKA for KOA.
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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 | 0,014 |
| 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) | 0,005 | 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 ».