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Enregistrement W2041760922 · doi:10.1097/ajp.0b013e318278d455

Construct and Predictive Validity of the Chronic Pain Grade in Workers With Chronic Work-related Upper-extremity Disorders

2013· article· en· W2041760922 sur OpenAlexafffund
Jean‐Sébastien Roy, Joy C. MacDermid, Kenneth Tang, Dorcas Beaton

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Pain · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversitySt Joseph's Health CentreSt. Michael's HospitalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineChronic painConstruct validityPredictive validityPhysical therapyConstruct (python library)Clinical psychologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the ability of Chronic Pain Grade (CPG) questionnaire to predict upper-extremity physical disability, at-work disability, and work status in workers with chronic work-related upper-limb injuries. METHODS: A total of 448 individuals with chronic work-related injuries were assessed at baseline and 6 months later. At each evaluation, 4 self-reported questionnaires were completed (CPG, QuickDASH, Work Limitations Questionnaire, and Work Instability Scale), and current work status was evaluated. Predictive validity of CPG was evaluated using proportion tests. RESULTS: At baseline, 5% of participants had a CPG at Grade I, 7% at Grade II, 18% at Grade III, and 70% at Grade IV (high disability-severely limiting). Twenty-six percent of workers transitioned in terms of their work status (7% from not working to working, 19% working to not working). Higher Grades on CPG at baseline could not predict improvement or deterioration 6 months after for upper-extremity disability (QuickDASH), at-work productivity loss (Work Limitations Questionnaire), or work instability (Work Instability Scale). Initial CPG could predict 6-month work status in the full sample. However, when considering only participants not working at baseline, CPG did not predict return to work. DISCUSSION: CPG has low to moderate ability to predict 6-month work status in patients with chronic upper-extremity disorders. Both a lack of CPG and work transition variability may have contributed to this finding. Extension of the upper end of CPG range might be investigated as a means to increase discrimination at the upper end spectrum of chronic pain, which predominate the population of patients with chronic musculoskeletal disorders.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,282 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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