Notice bibliographique
Résumé
Women perceive, describe and react to pain differently; it cannot be easily quantified. Pain is a private and personal experience to the individual. It is therefore impossible for another person to know exactly what someone else's pain feels like. When measuring pain there is a need to assess both the intensity and the quality of the pain to gain an insight into a person's experience of pain. During a PhD Study, which involved the investigation of the effectiveness of localised cooling treatments to alleviate perineal pain, women were asked to describe the pain as well as the intensity (Steen and Marchant, 2007). The quality of pain was measured by asking the woman to describe the pain in her own words. These words were analyzed as pain descriptors under the themes of sensory, affective, evaluative and miscellaneous as described by the McGill Pain Scale. In addition, intensity, discomfort, physical symptoms, metaphors used and links to the expectations of the woman were considered (Melzack and Wall, 1996). This article will give an overview of the pain syndrome, discuss measurement of pain methods and the use of word descriptors to assess the quality of pain. The assessment of perineal pain and women's descriptions will be further explored. This insight will give an understanding of the pain experience of women who have perineal trauma following childbirth and this may lead to further research and the development of a specific evaluating tool.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».