Associations Between Pain drawing and Psychological Characteristics of Different Body Region Pains
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain drawings have frequently been used for documentation of pain and a convenient diagnosis tool. Pain drawings were found to be associated with psychological states in chronic patients with low back pain. Few researchers have investigated pain drawings except in low back pain. The aim of this study was to investigate the pain, pain drawings, psychological characteristics, and pain interference in the head, neck-shoulder (NS), and low-back/lower-limb (LB-LL) regions among patients with chronic pain. METHODS: We included a total of 291 patients with new chronic pain (headache, 62; NS pain, 87; LB-LL pain, 142). The pain drawings and scores of 10-cm Visual Analogue Scale (VAS), Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), Pain Catastrophizing Scale (PCS), Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ), and Pain Disability Assessment Scale (PDAS) were extracted from medical records. A subset of 60 pain drawings was scored by senior and junior evaluators to assess inter-rater agreement. We investigated the correlation between pain drawings and VAS, HADS, PCS, SF-MPQ, and PDAS in each body region group at the initial visit. Moreover, almost all patients received nonsurgical treatment as a follow-up and were investigated using VAS after treatment. RESULTS: The reliability of pain drawings was substantial with an interevaluator reliability in headache, NS, and LB-LL pain. Nonorganic pain drawings were associated with psychological disturbances in NS and LB-LL pain, but not headache. Poor outcomes were associated with nonorganic drawings in LB-LL pain, but not in the case of headache or NS pain. CONCLUSIONS: Our results suggest that the characteristics of patients with nonorganic drawings differ according to body regions.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».