Comparing Two Observational Systems in the Assessment of Knee Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Research has demonstrated the utility of the Pain Behavior Measurement (PBM) system as a pain index. PBM involves the recording of sighing, rubbing, grimacing, guarding and bracing. A modification of this system has been proposed, focusing on the occurrence of joint flexing, rubbing, unloading the joint, guarding and rigidity, specifically for patients with knee pain. The aim of the present study was to compare the original PBM to the modified version in a sample of knee replacement patients to assess the utility of the more specialized approach. It was expected that the more discomforting physiotherapy activities (knee bending and quadriceps exercises) would result in more pain behaviours than intermediate activities (walking and standing), which, in turn, would result in more pain behaviours than reclining. The extent to which each system reflected this expected pattern was examined. METHODS: Ninety-three seniors were observed while completing a series of structured post-knee surgery physiotherapy activities (knee bending, standing, walking, reclining and a quadriceps exercise). RESULTS: Analyses of self-reported levels of pain were consistent with the expected pattern of pain levels in relation to the physiotherapy activities. Specific pain behaviours within each system (eg, grimacing, rigidity) occurred in a manner consistent with the expected pattern, while other behaviours (e.g., rubbing the affected area) did not. CONCLUSIONS: Although there was no clear advantage for the modified system over the PBM, an optimal approach may involve combining specific behaviours from each system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,050 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».