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The measure of pain by self-report : use of Rasch analysisDecruynaere, Céline 14 May 2007 (has links)
The overall aim of this thesis is to demonstrate the usefulness and the efficacy of the Rasch model to provide solutions to a variety of measurement problems in the specific context of pain assessment. As Rasch models rest on the requirement of unidimensionality and as verbal self-report has been described as the most valid measure of the experience of pain (Melzack and Katz, 2006), all chapters of the present work focus on the measurement of a single dimension of the pain experience, its intensity and on self-reported rating scales assessing this dimension.
Chapter 1 presents the basics of the Rasch methodology and describes how one model of the Rasch family of models, the many-facet model, can be applied to the analysis of pain intensity responses following CO2 laser heat stimulation. Several intensities of stimulation were delivered on the hand of one hundred subjects who had to rate their pain perception on a three-level verbal rating scale. This methodological chapter stressed the ability of the Rasch models to transform the original ordinal scores into linear measures on an interval scale. Advantages and disadvantages of the Rasch methodology are discussed.
Chapter 2 presents a second application of the Rasch methodology: the development and validation of a new measurement tool. In that chapter, an item questionnaire, the Situational Pain Scale (SPS), measuring the mental representation of pain in imaginary painful situations was developed and validated with healthy and chronic pain adults. Chronic pain patients also completed questionnaires assessing clinical and emotional attributes. Responses to the SPS were analyzed according to the rating scale Rasch model to select unidimensional and unbiased items. The final SPS consisted of 18 items with a widespread measurement range, a distribution well-targeted for the sample of healthy subjects and chronic pain patients and a high index of measurement precision. The measure of pain representation was significantly related to present pain intensity and anxiety about pain. Fibromyalgia patients showed significantly higher pain representation measures than all other groups. The psychometric properties of the SPS allows to further test its value to predict behaviors such as chronification of an acute pain condition or coping strategies developed by the chronic pain patient
Chapter 3 detailed a third application of the Rasch models: the investigation and optimization of rating scale functioning. It more specifically examines the question of the optimal number of response levels required to assess the intensity of pain. A first section details the problematic, reviews studies previously conducted and presents the statistical indexes provided by the Rasch methodology for investigating the functioning of rating scales. Two empirical studies follow. They investigate the optimal number of response levels required to assess the intensity of pain by means of the Rasch analysis.
The first study is devoted to the examination of three verbal rating scales (four, five and ten response categories) in healthy adults rating the 18 items of the SPS (developed in chapter 2). Results showed that the 10- and the 5-level verbal rating scales (VRSs) were not effective to assess pain intensity but that the 4-level one was. Recategorization procedures applied on the 10- and the 5-level VRSs revealed that the optimal number of response levels was also around four. In conclusion, this study shows that the human being can only distinguish four response levels when assessing the pain intensity of hypothetical events on a VRS.
The second empirical study is devoted to the examination of faces scales (FSs) in healthy children aged from four to seven years. Results of this second study showed an improvement in the ability to distinguish the response categories with age. The 4-5 year-old children could only distinguish two response categories and the 6-7 year-old children were able to discern the three levels of a three-level faces scale. In conclusion, young children do not distinguish as many faces as proposed by the majority of available faces scales. / L'objectif de cette thèse est de montrer l'utilité et l'efficacité du modèle de Rasch dans l'apport de solutions à divers problèmes rencontrés lors de la mesure de la douleur. Etant donné que le modèle de Rasch repose sur l'exigence d'unidimensionnalité et que l'auto-évaluation par le sujet a été décrite comme étant la mesure la plus valide de l'expérience de la douleur (Melzack and Katz, 2006), tous les chapitres de la thèse se sont focalisés sur la mesure d'une seule dimension de la douleur, son intensité, et sur les échelles d'auto-évaluation mesurant cette dimension.
Le chapitre 1 présente les fondements de la méthodologie Rasch et décrit comment un des modèles de Rasch, le modèle multi-facettes, peut être appliqué à l'analyse de scores d'intensité de douleur fournis en réponse à des stimulations de chaleur délivrées à l'aide d'un laser CO2. Plusieurs intensités de stimulation ont été délivrées sur la main de cent sujets sains qui devaient évaluer leur perception de douleur sur une échelle verbale simple à trois niveaux de réponse. Ce chapitre méthodologique met l'accent sur la capacité du modèle de Rasch à transformer les scores originaux ordinaux en mesures linéaires sur une échelle d'intervalles. Les avantages et inconvénients de la méthodologie Rasch y sont discutés.
Le chapitre 2 présente une seconde application de la méthodologie Rasch: le développement et la validation d'un nouvel instrument de mesure. Dans ce chapitre, un questionnaire, le Situational Pain Scale (SPS), mesurant la représentation mentale de la douleur lors de situations de douleur imaginaires est développé et validé dans une population d'adultes sains et de patients douloureux chroniques. Les patients douloureux chroniques ont également rempli une batterie de questionnaires évaluant diverses variables cliniques et émotionnelles. Les réponses au SPS ont été analysées à l'aide du modèle rating scale afin de sélectionner les items satisfaisant au critère d'unidimensionnalité et d'invariance de l'échelle. L'échelle finale comprend 18 items présentant une large étendue de mesure, une distribution bien ciblée par rapport à l'échantillon de sujets sains et de patients douloureux chroniques et une précision de mesure élevée. La mesure de la représentation de la douleur est significativement corrélée avec l'intensité de la douleur au moment de l'évaluation ainsi qu'avec l'anxiété spécifiquement liée à la douleur. Les patients fibromyalgiques ont une représentation de la douleur plus élevée que tous les autres groupes. Les qualités psychométriques de l'échelle permettent, dans le futur, de tester sa capacité à prédire certains comportements comme par exemple le risque de chronification d'un état de douleur aiguë ou encore les stratégies développées par le patient pour faire face à son état de douleur chronique.
Le chapitre 3 détaille une troisième application des modèles de Rasch : l'investigation et l'optimisation du fonctionnement des échelles de réponse. Ce chapitre examine plus spécifiquement la question du nombre optimal de niveaux de réponse nécessaire pour évaluer l'intensité de la douleur. Une première section introduit la problématique, présente une revue de la littérature sur la question et détaille les indices statistiques fournis par la méthodologie Rasch pour étudier le fonctionnement des échelles de réponse. Deux études empiriques suivent. Elles étudient le nombre optimal de niveaux de réponse nécessaire pour l'évaluation de la douleur.
La première étude est consacrée à l'investigation de trois échelles verbales simples (quatre, cinq et dix catégories de réponse) chez des adultes sains évaluant les 18 items du SPS dont le développement a été présenté au chapitre 2. Les résultats montrent que les échelles verbales simples (EVSs) à dix et cinq niveaux ne sont pas efficaces pour évaluer l'intensité de la douleur alors que l'échelle à quatre niveaux l'est. Les procédures de recatégorisation appliquées sur les EVSs à dix et cinq niveaux révèlent que le nombre optimal de niveaux de réponse est de quatre. En conclusion, cette étude montre que l'être humain ne peut distinguer que quatre niveaux de réponse lorsqu'il évalue des situations imaginaires sur une EVS.
La seconde étude empirique est consacrée à l'investigation des échelles visages chez des enfants sains âgés de quatre à sept ans. Les résultats de cette seconde étude montrent une amélioration dans la capacité à distinguer les catégories de réponse avec l'âge. Les enfants de quatre et cinq ans ne peuvent distinguer que deux catégories de réponse alors que les enfants de six et sept ans peuvent distinguer les trois niveaux d'une échelle à trois visages. En conclusion, les jeunes enfants ne peuvent pas distinguer autant de visages que proposés par la majorité des échelles visages publiées.
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Item Response Theory in the Neurodegenerative Disease Data Analysis / Théorie de la réponse d'item dans l'analyse des données sur les maladies neurodégénérativesWang, Wenjia 21 June 2017 (has links)
Les maladies neurodégénératives, telles que la maladie d'Alzheimer (AD) et Charcot Marie Tooth (CMT), sont des maladies complexes. Leurs mécanismes pathologiques ne sont toujours pas bien compris et les progrès dans la recherche et le développement de nouvelles thérapies potentielles modifiant la maladie sont lents. Les données catégorielles, comme les échelles de notation et les données sur les études d'association génomique (GWAS), sont largement utilisées dans les maladies neurodégénératives dans le diagnostic, la prédiction et le suivi de la progression. Il est important de comprendre et d'interpréter ces données correctement si nous voulons améliorer la recherche sur les maladies neurodégénératives. Le but de cette thèse est d'utiliser la théorie psychométrique moderne: théorie de la réponse d’item pour analyser ces données catégoriques afin de mieux comprendre les maladies neurodégénératives et de faciliter la recherche de médicaments correspondante. Tout d'abord, nous avons appliqué l'analyse de Rasch afin d'évaluer la validité du score de neuropathie Charcot-Marie-Tooth (CMTNS), un critère important d'évaluation principal pour les essais cliniques de la maladie de CMT. Nous avons ensuite adapté le modèle Rasch à l'analyse des associations génétiques pour identifier les gènes associés à la maladie d'Alzheimer. Cette méthode résume les génotypes catégoriques de plusieurs marqueurs génétiques tels que les polymorphisme nucléotidique (SNPs) en un seul score génétique. Enfin, nous avons calculé l'information mutuelle basée sur la théorie de réponse d’item pour sélectionner les items sensibles dans ADAS-cog, une mesure de fonctionnement cognitif la plus utilisées dans les études de la maladie d'Alzheimer, afin de mieux évaluer le progrès de la maladie. / Neurodegenerative diseases, such as Alzheimer’s disease (AD) and Charcot Marie Tooth (CMT), are complex diseases. Their pathological mechanisms are still not well understood, and the progress in the research and development of new potential disease-modifying therapies is slow. Categorical data like rating scales and Genome-Wide Association Studies (GWAS) data are widely utilized in the neurodegenerative diseases in the diagnosis, prediction and progression monitor. It is important to understand and interpret these data correctly if we want to improve the disease research. The purpose of this thesis is to use the modern psychometric Item Response Theory to analyze these categorical data for better understanding the neurodegenerative diseases and facilitating the corresponding drug research. First, we applied the Rasch analysis in order to assess the validity of the Charcot-Marie-Tooth Neuropathy Score (CMTNS), a main endpoint for the CMT disease clinical trials. We then adapted the Rasch model to the analysis of genetic associations and used to identify genes associated with Alzheimer’s disease by summarizing the categorical genotypes of several genetic markers such as Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) into one genetic score. Finally, to select sensitive items in the most used psychometrical tests for Alzheimer’s disease, we calculated the mutual information based on the item response model to evaluate the sensitivity of each item on the ADAS-cog scale.
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