• 医学文献
  • 知识库
  • 评价分析
  • 全部
  • 中外期刊
  • 学位
  • 会议
  • 专利
  • 成果
  • 标准
  • 法规
  • 临床诊疗知识库
  • 中医药知识库
  • 机构
  • 作者
热搜词:
换一批
论文 期刊
取消
高级检索

检索历史 清除

医学文献>>
  • 全部
  • 中外期刊
  • 学位
  • 会议
  • 专利
  • 成果
  • 标准
  • 法规
知识库 >>
  • 临床诊疗知识库
  • 中医药知识库
评价分析 >>
  • 机构
  • 作者
热搜词:
换一批

3种神经病理性疼痛筛查量表用于中轴型脊柱关节炎患者的评价

摘要研究背景<br>  缓解疼痛是中轴型脊柱关节炎(AxialSpondyloarthritis,axSpA)主要治疗目标之一,但生物制剂等axSpA的一线治疗药物用于缓解神经病理性疼痛(NeuropathicPain,NP)时疗效较差。NP筛查利于疼痛管理。axSpA患者NP诊断缺乏金标准,量表是临床NP筛查重要工具。然而,现有NP量表在axSpA患者中的应用缺乏信度、效度和适用性依据。<br>  研究目的<br>  评价painDETECT问卷、利兹神经病理性症状和体征评估疼痛量表和神经病理性疼痛4问卷在axSpA患者中的信度、效度和适用性。<br>  研究方法<br>  1.研究对象<br>  选取2020年10月至2021年10月就诊于广州市某三级医院风湿免疫科的186例axSpA患者。<br>  2.研究工具<br>  2.1painDETECT问卷(painDETECTQuestionnaire,PD-Q):共4个部分,第一部分为疼痛是否存在,第二部分为疼痛部位和放射痛部位,第三部分为疼痛发作模式,第四部分为感觉异常和疼痛感受。总分为38分,评分≥13分为NP。<br>  2.2利兹神经病理性症状和体征评估(LeedsAssessmentofNeuropathicSymptomsandSigns,LANSS)疼痛量表:包括5个症状项和2个体检项。总分24分,评分>12分为NP。<br>  2.3.神经病理性疼痛4问卷(DouleurNeuropathique4Questionnaire,DN4):包括7个症状项和3项体检项。总分为10分,评分≥4分为NP。<br>  3.研究步骤<br>  研究者通过Brislin双人回译法结合预实验调整量表条目翻译后,指导受试者签署知情同意书并填写量表,查阅病历收集年龄、性别和教育程度等资料,询问并记录患者对量表的首选率及选择原因。<br>  4.统计分析<br>  使用SPSS25.0统计软件分析数据。信度分别用Cronbachα系数和Guttman分半系数表示。结构效度用因子分析法计算。聚集效度用量表条目、维度与总分相关性表示。量表结果间一致性和相关性分别用Kappa值和相关系数r值表示。<br>  研究结果<br>  1.量表的信度<br>  PD-Q的Cronbachα系数为0.807,分半信度为0.846。LANSS的Cronbachα系数为0.623,分半信度为0.701。DN4的Cronbachα系数为0.697,分半信度0.691。<br>  2.量表的效度<br>  PD-Q中,原有9个因子共提取出2个公因子,累计方差贡献率为55.171%。LANSS中,原有7个因子共提取出2个公因子,累计方差贡献率为50.836%。DN4中,原有10个因子共提取出4个公因子,累计方差贡献率为63.627%。<br>  3.量表结果间的一致性、相关性及患者对量表的首选率<br>  使用LANSS、PD-Q和DN4进行筛查,NP患病率分别为17.74%、22.04%和29.57%。LANSS与DN4的结果一致性Kappa值为0.504,相关性系数为0.532,P<0.01。LANSS和PD-Q的结果一致性Kappa值为0.529,相关性系数为0.534,P<0.01。DN4和PD-Q的结果一致性Kappa值为0.582,相关性系数为0.593,P<0.01。患者对PD-Q、LANSS和DN4的首选率分别为71.5%、14.0%和3.2%。<br>  研究结论<br>  PD-Q的信度和效度良好。LANSS和DN4的信度尚可,效度良好。3种NP量表结果的一致性和相关性较强。患者对PD-Q的首选率最高。

更多
广告
  • 浏览0
  • 下载0

加载中!

相似文献

  • 中文期刊
  • 外文期刊
  • 学位论文
  • 会议论文

加载中!

加载中!

加载中!

加载中!

特别提示:本网站仅提供医学学术资源服务,不销售任何药品和器械,有关药品和器械的销售信息,请查阅其他网站。

  • 客服热线:4000-115-888 转3 (周一至周五:8:00至17:00)

  • |
  • 客服邮箱:yiyao@wanfangdata.com.cn

  • 违法和不良信息举报电话:4000-115-888,举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn,举报专区

官方微信
万方医学小程序
new翻译 充值 订阅 收藏 移动端

官方微信

万方医学小程序

使用
帮助
Alternate Text
调查问卷