鎮痛剤の品質調査の確認因子分析（PainCQ©）

目的：信頼性と妥当性を調べ、鎮痛剤の品質（PainCQ（©））調査のアイテムのバッテリーを減らす。 データソース/研究設定：患者報告データは、3つの州の4つの病院の医療/外科的腫瘍学ユニットの痛みを伴う337人の入院成人患者から前向きに収集されました。 研究デザイン：この方法論的研究では、横断調査デザインを使用しました。同意する各患者は、2つのPainCQ（©）調査、短い痛みの在庫ショートフォーム、および人口統計学的質問を完了しました。臨床データは医療記録から抽出されました。 データ収集/抽出方法：すべてのデータは、分析のためにMicrosoft Accessデータベースに二重に入力され、クリーニングされ、SPSS、AMOS、およびMPLUSに抽出されました。 主要な調査結果：構造方程式モデリングを使用した確認因子分析は、初期因子構造をサポートしました。修正インデックスは、PainCQ-interdidwinary Care Survey（6項目、2つのサブスケール）およびPainCQ-介入ケア調査（14項目、3つのサブスケール）の優れた節約モデルをもたらした決定を導きました。Cronbachのアルファ係数はすべて.80を超えました。 結論：累積的な証拠は、腫瘍学の環境で痛みのある入院患者のコンパニオンPainCQ（©）調査の信頼性と妥当性をサポートしています。このツールは、臨床研究と品質改善の両方に関連する場合があります。将来の研究は、他の集団、設定、およびより多様なグループで推奨されます。

OBJECTIVE: To examine the reliability and validity and to decrease the battery of items in the Pain Care Quality (PainCQ(©) ) Surveys. DATA SOURCES/STUDY SETTING: Patient-reported data were collected prospectively from 337 hospitalized adult patients with pain on medical/surgical oncology units in four hospitals in three states. STUDY DESIGN: This methodological study used a cross-sectional survey design. Each consenting patient completed two PainCQ(©) Surveys, the Brief Pain Inventory-Short Form, and demographic questions. Clinical data were extracted from the medical record. DATA COLLECTION/EXTRACTION METHODS: All data were double entered into a Microsoft Access database, cleaned, and then extracted into SPSS, AMOS, and Mplus for analysis. PRINCIPAL FINDINGS: Confirmatory factor analysis using Structural Equation Modeling supported the initial factor structure. Modification indices guided decisions that resulted in a superior, parsimonious model for the PainCQ-Interdisciplinary Care Survey (six items, two subscales) and the PainCQ-Nursing Care Survey (14 items, three subscales). Cronbach's alpha coefficients all exceeded .80. CONCLUSIONS: Cumulative evidence supports the reliability and validity of the companion PainCQ(©) Surveys in hospitalized patients with pain in the oncology setting. The tools may be relevant in both clinical research and quality improvement. Future research is recommended in other populations, settings, and with more diverse groups.