What do tender points measure? Influence of distress on 4 measures of tenderness.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the relationship between current pain, distress, and ascending and random measures of tenderness. METHODS: Manual tender point counts and dolorimeter measures of the pressure pain threshold were determined in a sample of 47 women representative of the general population with respect to tenderness. In addition, discrete pressure stimuli of varying intensities to the left thumb were applied in random fashion. Distress was measured with the Brief Symptom Inventory and the Beck Depression Inventory, and pain was evaluated with the Short Form McGill Pain Questionnaire. RESULTS: Only the random measure of tenderness was relatively independent of an individual's current psychological state. The respective correlation coefficients between measures of tenderness and psychological state were generally greatest for the manual tender point count and also significant for the dolorimeter measures. In contrast, all measures were highly correlated with ratings of spontaneous pain, again with the manual tender point count showing the strongest, and the random method the weakest, correlations. Linear regression analysis replicated the results of the correlational analysis. CONCLUSION: As a measure of tenderness, the number of positive tender points is clearly influenced by an individual's distress. Other more sophisticated measures of tenderness that randomly present stimuli in an unpredictable fashion appear to be relatively immune to these biasing effects, although our results obtained in a research setting have yet to be replicated in clinical practice.
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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 | 0,008 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».