Pain language and gender differences when describing a past pain event
Notice bibliographique
Résumé
Pain is a largely subjective experience, and one which is difficult to convey to others, and relies significantly on language to be communicated. The language used to describe pain is therefore an important aspect of understanding and assessing another's pain. A growing body of research has reported differences in the pain experienced by men and women. However, few studies have examined gender differences, where gender is understood in both the biological and the social sense, in the language used when reporting pain. The purpose of this descriptive and analytical study was to explore gender differences in the language used by articulate men and women when describing a recollected painful event. Two-hundred and one students from an Australian university (35.32% males and 64.68% females) provided written descriptions of a past pain event. These descriptions were analysed using content analysis. Gender differences were identified in the words and patterns of language used, the focus of pain descriptions, and the reported emotional response to pain. Women were found to use more words (t=4.87, p<0.001), more McGill Pain Questionnaire descriptors (chi(2)=3.07, p<0.05), more graphic language than men, and typically focused on the sensory aspects of their pain event. Men used fewer words, less descriptive language, and focused on events and emotions. Common themes were the functional limitations caused by pain, difficulty in describing pain, and the dual nature of pain. Clinical implications include the value of gathering free pain descriptions as part of assessment, and the use of written pain descriptions.
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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 | 0,035 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».