Evaluation of treatment efficacy in a large regional pain clinic
Notice bibliographique
Résumé
Although it is generally accepted that pain clinics are efficacious, we seek to evaluate the outcome of medical treatments given in a large outpatient pain clinic in terms of clinically relevant change. Treatments include drug therapy, nerve blockade, surgery, nerve stimulation and relaxation. Pain intensity, disability, depression and anxiety are measured at presentation and discharge. The psychometric questionnaires used are: Oswestry Disability Inventory (GDI), Modified Zung Self-rating Depression Scale (m-ZSDS), Speilberger StateTrait Anxiety Inventory (STAI-S), and McGill Pain Questionnaire (MPQ-PRI-T). Pain intensity is also measured using a visual analogue scale (VAS). 2348 patients entered the study. A sub-group of 739 patients (36.4%) treated to discharge, were analysed for outcome. 24.6% (n = 525) of these patients have a 50% or greater fall in pain severity scores. Comparisons of group means indicate that pain severity and disability are reduced after treatment but depression and anxiety are not. For patients with improvement of pain, there is an associated improvement in disability and depression. Many patients attending the clinic do not receive good pain relief. The low rates of success will persist until chronic pain conditions are better understood and classified, and clinicians can predict which patients may be improved.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».