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1 篇 学位论文

馆藏范围

1 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 医学
- 1 篇 临床医学

主题

1 篇 项目反应理论
1 篇 传统测验理论
1 篇 群组轨迹模型
1 篇 疼痛评估
1 篇 患者报告结局

机构

1 篇 重庆医科大学

作者

1 篇 龚若䶮

语言

1 篇 中文

检索条件"主题词=传统测验理论"

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详细简洁

排序：

胸外围手术期患者疼痛测量标尺临床计量学研究

胸外围手术期患者疼痛测量标尺临床计量学研究

引用

作者：龚若䶮重庆医科大学

学位级别：硕士

目的基于真实世界临床应用场景,结合传统测验理论(CTT)与项目反应理论(IRT)对胸外围手术期患者术后疼痛测量评估中常用的四种疼痛测量标尺进行临床计量学(Clinimetrics)性能及应用情况进行评价,探究不同疼痛测量标尺的临床应用前景,为... 详细信息

目的基于真实世界临床应用场景,结合传统测验理论(CTT)与项目反应理论(IRT)对胸外围手术期患者术后疼痛测量评估中常用的四种疼痛测量标尺进行临床计量学(Clinimetrics)性能及应用情况进行评价,探究不同疼痛测量标尺的临床应用前景,为选用适合胸外围手术期患者的疼痛测量标尺提供方法学依据。方法本研究采用混合方法设计,以四川省某三甲医院胸外科围手术期患者为研究对象(2021年3月至2022年4月)。围手术期的疼痛强度由视觉模拟标尺(VAS)、数字评分标尺(NRS)、语言分级评分标尺(VRS)和面孔疼痛评定标尺修订版(FPS-R)四种方式进行患者自我报告。采集时间点从术前到出院当天(最多7天),患者住院期间每天自我报告最严重的疼痛强度得分。在入组当天,对评估工具的偏好、理解程度及可行性进行了调查。采用Spearman相关系数对各测量标尺进行标尺间相关性分析;结合已知分组效度、标尺出院当天与术后第一天的效应尺度以及各时间点不同标尺的疼痛变化轨迹,从经典测验理论出发,对不同疼痛测量标尺进行评价。同时,利用项目反应理论(Item response theory,IRT)创新性的对单条目疼痛测量标尺进行区分度及难度的评估,全面的评价各疼痛测量标尺的临床计量学性能。最后通过比较不同标尺测量结果在拟合群组轨迹模型(GBTM)时的表现,探索各标尺评估患者疼痛变化异质性的能力。结果在使用偏好方面,NRS和VRS是两种最常用的评分标尺,而FPS-R和VAS的选择率稍低。并且,在理解能力及首次使用错误率方面,NRS及VRS的理解能力率最高,达到100%,FPS-R与VAS的理解率稍低,但也达到98.08%和94.23%。错误率NRS最低,仅9.8%,而VAS错误率最高,达30.7%。从影响患者选择因素上来看,社会支持程度对疼痛测量标尺的选择具有显著性影响(P<0.01)。心理测量学(Psychometrics)研究发现,四种测量标尺都有较好的信效度及反应度。各测量标尺间相关系数r均在0.468～0.851之间,且所有相关系数均有统计学意义(P<0.01)。其中,VRS与FPS-R之间相关性最强(r=0.610～0.810),而NRS与VAS之间相关性最弱(r=0.553～0.791)。四种测量标尺对不同手术入路、手术时长以及术中出血量的区分均敏感,但仅VRS能区分出不同胸管根数。反应度方面,各疼痛测量标尺的效应尺度均是较好的,其中,NRS对疼痛强度的变化反应最为灵敏。单维IRT结果显示NRS在难度参数和区分度参数上都表现得比较好,VRS和FPS-R的区分度过大。临床计量学研究发现,不同标尺构建的GBTM的拟合效果存在差异。在两组的情况下,FPS-R的分组后验概率与组成员概率差值最小;在三组情况下,NRS表现最好;在四组情况下,FPS-R与NRS的表现相当,VRS差值稍大,而VAS的差值最大;在分五组的情况下,VRS表现最好。基于NRS构建的GBTM模型在教育程度、手术入路、术后病理类型、手术时间上具有较好的区分能力;基于VRS构建的GBTM模型在教育程度、手术入路、手术时间,术后出血量上具有较好的区分能力;基于FPS-R构建的GBTM模型对手术入路以及术中出血量较为敏感;而基于VAS构建的GBTM模型仅在术后病理类型上具有显著性差异,临床应用的局限性较大。结论在胸外科围手术期患者疼痛评估中,NRS具有错误率低、对疼痛强度变化探测最灵敏、区分度以及难度良好的特性,但不同标尺在实际应用中存在各自的优缺点,医生需要根据患者情况和特定的临床场景选择最合适的标尺进行评估。在描述患者疼痛异质性轨迹方面,VAS对异质性轨迹描述能力上差于其他三种标尺。同时,NRS相较于其他测量标尺,进行异质性轨迹描述能力可能更好,研究中需要综合考虑各方面因素选择最合适的标尺构建GBTM模型,以提高疼痛评估的准确性和临床应用的敏感度。

关键词：患者报告结局疼痛评估项目反应理论传统测验理论群组轨迹模型

来源：评论

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