MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2030838032 · doi:10.2196/jmir.3292

Pain-QuILT: Clinical Feasibility of a Web-Based Visual Pain Assessment Tool in Adults With Chronic Pain

2014· article· en· W2030838032 sur OpenAlexafffundabout
Chitra Lalloo, Dinesh Kumbhare, Jennifer Stinson, James L. Henry

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreHospital for Sick ChildrenToronto Rehabilitation InstituteSickKids FoundationUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Arthritis NetworkCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoArthritis SocietyMcMaster University
Mots-clésQuiltPhysical therapyChronic painMedicineMcGill Pain QuestionnaireContext (archaeology)Pain assessmentUsabilityPhysical medicine and rehabilitationPain managementVisual analogue scaleComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic pain is a prevalent and debilitating problem. Accurate and timely pain assessment is critical to pain management. In particular, pain needs to be consistently tracked over time in order to gauge the effectiveness of different treatments. In current clinical practice, paper-based questionnaires are the norm for pain assessment. However, these methods are not conducive to capturing or tracking the complex sensations of chronic pain. Pain-QuILT (previously called the Iconic Pain Assessment Tool) is a Web-based tool for the visual self-report and tracking of pain (quality, intensity, location, tracker) in the form of time-stamped records. It has been iteratively developed and evaluated in adolescents and adults with chronic pain, including usability testing and content validation. Clinical feasibility is an important stepping-stone toward widespread implementation of a new tool. Our group has demonstrated Pain-QuILT clinical feasibility in the context of a pediatric chronic pain clinic. We sought to extend these findings by evaluating Pain-QuILT clinical feasibility from the perspective of adults with chronic pain, in comparison with standard paper-based methods (McGill Pain Questionnaire [MPQ] and Brief Pain Inventory [BPI]). OBJECTIVE: The goal of our study was to assess Pain-QuILT for (1) ease of use, (2) time for completion, (3) patient preferences, and (4) to explore the patterns of self-reported pain across the Pain-QuILT, MPQ, and BPI. METHODS: Participants were recruited during a scheduled follow-up visit at a hospital-affiliated pain management and physical rehabilitation clinic in southwestern Ontario. Participants self-reported their current pain using the Pain-QuILT, MPQ, and BPI (randomized order). A semistructured interview format was used to capture participant preferences for pain self-report. RESULTS: The sample consisted of 50 adults (54% female, 27/50) with a mean age of 50 years. Pain-QuILT was rated as significantly easier to use than both the MPQ and BPI (P<.01) and was also associated with the fewest difficulties in completion. On average, the time to complete each tool was less than 5 minutes. A majority of participants (58%, 29/50) preferred Pain-QuILT for reporting their pain over alternate methods (16%, 8/50 for MPQ; 14%, 7/50 for BPI; 12%, 6/50 for "other"). The most commonly chosen pain descriptors on MPQ were matched with Pain-QuILT across 91% of categories. There was a moderate-to-high correlation between Pain-QuILT and BPI scores for pain intensity (r=.70, P<.01). CONCLUSIONS: The results of this clinical feasibility study in adults with chronic pain are consistent with our previously published pediatric findings. Specifically, data indicate that Pain-QuILT is (1) easy to use, (2) quick to complete, (3) preferred by a majority of patients, and (4) correlated as expected with validated pain measures. As a digital, patient-friendly method of assessing and tracking pain, we conclude that Pain-QuILT has potential to add significant value as one standard component of chronic pain management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,252
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2520,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,420 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical Internet ResearchMême sujetPediatric Pain Management TechniquesTravaux en français237 207