Use of the McGill Pain Questionnaire to compare women with vulvar pain, pelvic pain and headaches.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess differences between women with three distinct types of chronic pain conditions using a modified McGill Pain Questionnaire. STUDY DESIGN: Data by self-administered questionnaire were collected on patients presenting to the University of Michigan Medical Center with chronic vulvar pain (144 patients), pelvic pain (198 patients) or headaches (130 patients). Data for analysis included: patient demographics, duration of pain and modified McGill Pain Questionnaire scores. Univariate and multivariate analyses were performed. RESULTS: Patients with vulvar pain had more formal education (P < .001), were more likely to be married (P < .001) and were less likely to be African American (P = .003) as compared to those with chronic pelvic pain and headaches. Chronic pelvic pain patients were younger than those in the other two groups (P = .002), and headache patients were likely to have had their chronic pain for a shorter duration than those with vulvar or pelvic pain (P < .001). Patients with vulvar pain had lower total scores on the McGill Pain Questionnaire as well as on the four subsets of variables: affective, sensory, cognitive and miscellaneous indexes (P < .001). They also chose fewer words to describe their symptoms from the 20-word lists (P < .001) and had lower average scores in each of the 20 categories as compared to the other two groups (P < .0001). Controlling for age, ethnicity and marital status did not alter this significance. CONCLUSION: Patients with vulvar pain were a unique groups when compared to other chronic pain populations. Evaluation of the demographics and McGill Pain Questionnaire scores confirmed the distinct qualities of women with vulvar pain.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».