Common Measures and Analytic Techniques Provide Flawed Assessments of Pain: Modeled Data, and Hip Replacement Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine commonly used measures and analytic techniques of pain outcomes, using (1) a synthetic model, and (2) a cohort of patients who underwent total hip replacement. METHODS: (1) A synthetic data set was constructed with 110 visual analog scale (VAS) values, 10 for each integer from zero to 10. Random noise was added to simulate measurement variations. Drift through time and a therapeutic trial were simulated. (2) Eighty-six patients were studied before and a mean of 17 months after total hip replacement. Assessments included a VAS pain scale, the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index, Harris Hip Score, and SF-36 scores. RESULTS: The clinical study mirrored the model. Correlation coefficients among treatment differences measured by the pain subscales of 4 instruments varied from 0.53 to 0.22. Floor effects obscured benefit. "Percentage improvement" created a directional bias, and had a hyperbolic distribution that invalidated means, variances, and related statistics. The best outcomes were undervalued when postoperative pain measures approached zero. Standardized means enabled pooling of data from the different instruments and facilitated measurement of the variations due to treatment, methods, and subjects, and other factors. RESULTS: Outcome measures and analytic techniques are often flawed because of floor and ceiling effects, non-normal distributions, and other problems. Outcomes expressed as ""percentage improvement" are inappropriate; changes should be reported in the observed units. Revisions of standard outcome measures to relate pain with activity can better document outcomes, especially favorable results.
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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 | 0,093 | 0,232 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».