Assessing the Properties of the WHOQOL-Pain: Quality of Life of Chronic Low Back Pain Patients During Treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Assessing subjective, patient-reported outcomes such as quality of life (QoL) is essential to health care research. This study aimed to assess the properties of a QoL measure relating to pain and discomfort: the WHOQOL-Pain. METHOD: Chronic low back pain patients (n=133) completed the WHOQOL-Pain, SF-12, and short-form McGill Pain Questionnaire before treatment started and again 2-4 weeks later. Of these, 76 received a lumbar epidural steroid injection, and 57 were waiting to receive treatment. RESULTS: Overall, there was no significant difference in effect of either epidural injections or no treatment on bringing about an improvement to QoL overtime. Moderate effect sizes were found for 5 facets including pain relief and uncertainty. Small effect sizes were found for 7 facets including vulnerability, fear and worry, anger and frustration. Larger effect sizes were found for those reporting the most improvement in pain. The waiting group reported no significant changes to QoL but small changes for uncertainty. Three of the four new facets were sensitive to change and test-retest reliability (stability) was confirmed in three. DISCUSSION: Although this study was not designed to test treatment effectiveness, the WHOQOL-Pain enables patients to report changes to important aspects of QoL during many diverse interventions for relieving pain.
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 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 | 0,011 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».