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Enregistrement W1572578205 · doi:10.1002/mus.24308

Patient perception of pain versus observed pain behavior during a standardized electrodiagnostic test

2014· article· en· W1572578205 sur OpenAlexaffabout
Josh Verson, Andrew J. Haig, Danielle Sandella, Karen Yamakawa, Zachary London, Christy Tomkins‐Lane

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineVisual analogue scalePhysical therapyAsymptomaticPhysical medicine and rehabilitationPain catastrophizingMcGill Pain QuestionnaireChronic painInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Clinicians often assume that observations of pain behavior are adequate for assessment of patient pain perception during procedures. This has not been tested during a standardized electrodiagnostic experience. METHODS: During a prospective trial including extensive, standardized electrodiagnostic testing on persons with lumbar stenosis, vascular claudication, and asymptomatic volunteers, the subjects and an observer rated levels of pain. RESULTS: In 60 subjects, observers significantly under-rated pain (Visual Analog Scale 3.17 ± 2.23 vs. 4.38 ± 2.01, t = -4.577, df = 59, P < 0.001). Perceived pain during testing related to bodily pain as measured by the visual analog, McGill, Pain Disability, and Quebec scales, but not age, duration of symptoms, Tampa kinesiphobia, Center for Epidemiological Studies Depression scale, or SF-36 health quality of life. CONCLUSIONS: Persons with worse pain syndromes may perceive more pain during testing than others. Clinicians and researchers should understand that patients may have more pain than they recognize.

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)0,008
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 seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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