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J-GLOBAL ID：201702236823718068   整理番号：17A1116922

Rasch解析を用いた複合評価を用いた慢性疼痛の重症度を分類する切点の確立【Powered by NICT】

Establishment of cutpoints to categorize the severity of chronic pain using composite ratings with Rasch analysis

著者 (8件)： Chien C.-W. (Occupational Therapy Division, School of Health and Rehabilitation Sciences, The University of Queensland, Brisbane, Qld, Australia) ,  Chien C.-W. (Department of Rehabilitation Sciences, The Hong Kong Polytechnic University, Kowloon, Hong Kong (SAR), China) ,  Bagraith K.S. (Occupational Therapy Division, School of Health and Rehabilitation Sciences, The University of Queensland, Brisbane, Qld, Australia) ,  Bagraith K.S. (Interdisciplinary Persistent Pain Centre, Gold Coast Hospital and Health Service, Gold Coast, Qld, Australia) ,  Khan A. (School of Health and Rehabilitation Sciences, The University of Queensland, Brisbane, Qld, Australia) ,  Deen M. (Metro South Persistent Pain Management Service, Princess Alexandra Hospital, Woolloongabba, Qld, Australia) ,  Syu J.-J. (School of Public Health, The University of Queensland, Brisbane, Qld, Australia) ,  Strong J. (Occupational Therapy Division, School of Health and Rehabilitation Sciences, The University of Queensland, Brisbane, Qld, Australia)
資料名： European Journal of Pain  (European Journal of Pain)
巻： 21  号： 1  ページ： 82-91  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2571A  ISSN： 1090-3801  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:軽度,中程度および重度の痛みを分類するためのカットポイントの確立は一般的に最悪または平均とう痛の単一評価に基づいている。しかし,単一とう痛対策は複合とう痛評価のための簡単なおよび部分的代理として役立つ可能性がある。本研究では,日常機能に対する痛み干渉の差を最大にする最適カットポイントを確立し,単一最悪と平均とう痛に基づくものとの有用性を比較するために複合疼痛評価をすることを目的とした。【方法】データは慢性とう痛の322名の患者のコホート研究であった。短とう痛在庫(少なくとも,最悪の,平均的な現在の痛みを測定する四項目を含む)を投与した。Rasch分析とSerlinらの(痛み,61年,1995年,277)法は,最適カットポイントを導くために用いた。【結果】Rasch分析は少なくとも,最悪,一次元階層への平均的な現在の痛みを較正し,複合とう痛測定を生成した。複合とう痛(軽度,≦4;中等度,>4 6;重度,>0 10数値化スケールに及ぼす6 10)のための最適カットポイントは最悪(≦6;>6 8;>8 10)と平均とう痛(≦5;>5 7;>7 10)cutpointsとは異なっていた。複合とう痛に対する最適カットポイントであった患者疼痛品質とクオリティオブライフに及ぼす群間で区別するために最悪と平均とう痛に対するものよりも良好なことができた。平均とう痛のための最適カットポイントは最悪のとう痛に対するより良好な判別能力を持っていた。【結論】結果は複合とう痛に対する最適カットポイントを用いた慢性とう痛患者における臨床的に重要なグループを分類するのに有用である可能性があり,単一項目を使用した場合平均とう痛は代替選択であるかもしれないことを示唆した。はこの研究ADD:複合とう痛を用いて,軽度,中程度および重度の痛みのための最適分類は単一最悪/平均とう痛を用いたより良好な判別能力を示した。最小,最悪の,平均的な現在の痛みの困難階層は不規則な応答者をスクリーニングするのに役立つ。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 疼痛測定 ,  一次元 ,  干渉 ,  品質 ,  患者 ,  クオリティオブライフ ,  *疼痛 ,  コホート研究
準シソーラス用語： 重症度 ,  慢性疼痛 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 解析 ,  評価 ,  慢性疼痛 ,  重症度 ,  分類