Crença de auto-eficácia e validação da Chronic Pain Self-Efficacy Scale.
Notice bibliographique
Résumé
A crença de auto-eficácia relaciona-se com a percepção da dor e com a funcionalidade física e psíquica dos doentes. Os objetivos deste estudo foram validar para a língua portuguesa a escala Chronic Pain Self-efficacy Scale e analisar as crenças de auto-eficácia de doentes com dor crônica. A amostra foi de 132 pacientes com dor crônica de etiologia variada (54,5% fibromialgia e 24,2% dor neuropática); 87,9% foram mulheres, a idade média foi de 46 anos (DP=12,6) e a escolaridade média de 10,1 anos. A média da intensidade da dor foi de 6,83 (DP=2,3) e o tempo médio de dor foi de 7,4 anos (DP=7,7). A validade da escala em língua portuguesa foi confirmada pela análise fatorial, que manteve os 3 domínios e os 22 itens da escala original; a variância explicada foi de 60,8%. A confiabilidade, analisada pelo alfa de Cronbach, variou entre 0,76 e 0,92 para os domínios e foi de 0,94 para a escala total. A validade convergente, verificada por meio da comparação entre os escores da Escala de Auto-Eficácia para Dor Crônica (AEDC) e os escores do Inventário de Depressão de Beck mostrou correlação negativa e estatisticamente significativa. As crenças de auto-eficácia foram analisadas em relação às variáveis sexo, idade, escolaridade, renda, intensidade da dor e tempo de dor. As variáveis escolaridade e intensidade da dor apresentaram associação com a auto-eficácia. Doentes com menor escolaridade relataram menor auto-eficácia, e naqueles com dor menos intensa, observou-se maior auto- eficácia. Este estudo disponibiliza para a língua portuguesa um instrumento válido e confiável para avaliar a auto-eficácia de pacientes com dor crônica. A validade da escala AEDC foi confirmada pela análise fatorial, análise da consistência interna e validade convergente.
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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 | 0,045 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».