Physicians' Assessments Versus Measured Symptoms of Complex Regional Pain Syndrome Type 1
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the validity of physician's judgements of symptoms associated with Complex Regional Pain Syndrome Type 1. METHODS: The validity of physicians' judgments was assessed using measurements with regard to presence and severity of pain, temperature and volume asymmetry, and reduction in active range of motion in 66 Complex Regional Pain Syndrome Type 1 outpatients. Measurements were performed using Visual Analog Scales and McGill (number of words chosen total) for pain, infrared thermography for temperature differences, water displacement volumeters for volume differences, and hand-held goniometers for active range of motion. Physicians were blind to the outcomes of the measurements. RESULTS: In general, physicians were capable of determining presence or absence of measured symptoms and indicate the direction of the symptom asymmetry. Establishing presence of temperature and volume asymmetries was, however, inadequate. Poor to moderate correspondence was found for the severity of individual symptoms between physicians' judgments and measurements. For the total number of assessments, correlation coefficients ranged from 0.39 for Volume to 0.68 for Pain. In general, lower correlations and percentages of association for Volume and Temperature were found. Monitoring changes between consecutive patient assessments showed poor correspondence between both assessment methods, with correlation coefficients ranging from 0.25 for Volume to 0.37 for Pain. CONCLUSIONS: We conclude that establishing the presence of Complex Regional Pain Syndrome Type 1 symptoms, except for temperature and volume asymmetries, and monitoring of disease progression based on these symptoms can be performed by clinical judgment. The severity of the individual symptoms evaluated in this study should be measured with reliable and valid measurement instruments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».