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目的:周産期の悲嘆強度スケール(PGI)は、激しい悲しみと周産期の喪失後の追跡の必要性を特定して予測するために臨床的に使用するために開発されました。この研究では、損失後に得られたPGISスコアに基づいて将来の激しい悲しみを予測する能力を介して、PGIの妥当性を評価します。 方法:前向き観察研究は、入院中に採用された103人の国際的な英語を話す女性で、または過去8週間で流産、死産、または新生児の死亡を経験したインターネットを介して実施されました。調査データは、PGIと周産期の悲嘆尺度(PGS)を使用してベースラインで収集されました。PGSのフォローアップデータは、3ヶ月後に取得されました。データ分析には、記述統計、Cronbachのアルファ、受信者動作特性曲線分析、および確認因子分析が含まれていました。 結果:クロンバッハのアルファは、両方の機器で0.70以上でした。PGIS因子分析により、予測どおりに3つの要因が得られ、分散の57.7%を説明しました。PGIで特定された最適なカットオフは3.535でした。PGIが激しい悲しみを特定する能力をPGSと比較した場合、違いは見つかりませんでした(P = 0.754)。PGIは、フォローアップ時の激しい悲しみを予測する際に、PGS(AUC = 0.78、95%CI 0.68-0.88、P <0.001)より劣っていませんでした。ベースラインでのPGISスコア3.53は、時間2での悲嘆強度の増加と関連していた(PGS:OR = 1.97、95%CI 1.59-2.34、P <0.001)。 結論:PGIはPGSに匹敵し、応答の負担が少なく、周産期の喪失に関連する将来の激しい悲しみを経験する可能性のある女性を確実に有効に予測できます。
目的:周産期の悲嘆強度スケール(PGI)は、激しい悲しみと周産期の喪失後の追跡の必要性を特定して予測するために臨床的に使用するために開発されました。この研究では、損失後に得られたPGISスコアに基づいて将来の激しい悲しみを予測する能力を介して、PGIの妥当性を評価します。 方法:前向き観察研究は、入院中に採用された103人の国際的な英語を話す女性で、または過去8週間で流産、死産、または新生児の死亡を経験したインターネットを介して実施されました。調査データは、PGIと周産期の悲嘆尺度(PGS)を使用してベースラインで収集されました。PGSのフォローアップデータは、3ヶ月後に取得されました。データ分析には、記述統計、Cronbachのアルファ、受信者動作特性曲線分析、および確認因子分析が含まれていました。 結果:クロンバッハのアルファは、両方の機器で0.70以上でした。PGIS因子分析により、予測どおりに3つの要因が得られ、分散の57.7%を説明しました。PGIで特定された最適なカットオフは3.535でした。PGIが激しい悲しみを特定する能力をPGSと比較した場合、違いは見つかりませんでした(P = 0.754)。PGIは、フォローアップ時の激しい悲しみを予測する際に、PGS(AUC = 0.78、95%CI 0.68-0.88、P <0.001)より劣っていませんでした。ベースラインでのPGISスコア3.53は、時間2での悲嘆強度の増加と関連していた(PGS:OR = 1.97、95%CI 1.59-2.34、P <0.001)。 結論:PGIはPGSに匹敵し、応答の負担が少なく、周産期の喪失に関連する将来の激しい悲しみを経験する可能性のある女性を確実に有効に予測できます。
OBJECTIVE: The Perinatal Grief Intensity Scale (PGIS) was developed for clinical use to identify and predict intense grief and need for follow-up after perinatal loss. This study evaluates the validity of the PGIS via its ability to predict future intense grief based on a PGIS score obtained early after a loss. METHODS: A prospective observational study was conducted with 103 international, English-speaking women recruited at hospital discharge or via the internet who experienced a miscarriage, stillbirth, or neonatal death within the previous 8weeks. Survey data were collected at baseline using the PGIS and the Perinatal Grief Scale (PGS). Follow-up data on the PGS were obtained 3months later. Data analysis included descriptive statistics, Cronbach's alpha, receiver operating characteristic curve analysis, and confirmatory factor analysis. RESULTS: Cronbach's alphas were ≥0.70 for both instruments. PGIS factor analysis yielded three factors as predicted, explaining 57.7% of the variance. The optimal cutoff identified for the PGIS was 3.535. No difference was found when the ability of the PGIS to identify intense grief was compared to the PGS (p=0.754). The PGIS was not inferior to the PGS (AUC=0.78, 95% CI 0.68-0.88, p<0.001) in predicting intense grief at the follow-up. A PGIS score≥3.53 at baseline was associated with increased grief intensity at Time 2 (PGS: OR=1.97, 95% CI 1.59-2.34, p<0.001). CONCLUSIONS: The PGIS is comparable to the PGS, has a lower response burden, and can reliably and validly predict women who may experience future intense grief associated with perinatal loss.
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