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Enregistrement W112287749 · doi:10.2340/1650197790227377

Chronic low-back pain: intercorrelation of repeated measures for pain and disability

2020· article· en· W112287749 sur OpenAlexaboutno aff
Mats Grönblad, Asko Lukinmaa, YT Konttinen

Notice bibliographique

RevueJournal of Rehabilitation Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMcGill Pain QuestionnairePhysical therapyVisual analogue scaleMedicineRepeated measures designPain scalePain assessmentRank correlationPain catastrophizingChronic painPhysical medicine and rehabilitationPain management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subjective experience of pain and disability was assessed for 4-5 weeks on a weekly basis in 14 consecutive out-patients complaining of low-back pain and/or leg pain that had lasted for at least 6 months. The following measures were used for assessment: a visual analogue scale (VAS) (present pain and worst pain during preceding 2 weeks), a short-form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ), the Pain Disability Index (PDI) and the pain drawing. In addition, psychological variables of pain experience were evaluated with the Comprehensible Psychopathological Rating Scale (CPRS). When the median of the variation coefficient for repeated measures was compared, the most stable measures were, in rank order: PDI, total number of words chosen in the SF-MPQ and worst pain during the preceding two weeks (VAS). The Spearman correlation showed statistically significant intercorrelation for present pain assessed with the VAS score, for the sensory word score of the SF-MPQ and for the PDI. Especially the PDI, which represents a global score for disability, showed very little test-retest variability and a high intercorrelation with the other methods of assessment, i.e. the pain drawing, the VAS scale for pain and the SF-MPQ.(ABSTRACT TRUNCATED AT 250 WORDS)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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