What Should be the Optimal Cut Points for Mild, Moderate, and Severe Pain?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Grouping patients' rating of pain intensity from 0 to 10 into categories of mild, moderate, and severe pain is useful for informing treatment decisions, interpreting study outcomes, as well as aiding policy or clinical practice guidelines development. In 1995, Serlin and colleagues developed a technique to establish the cut points for mild, moderate, and severe pain by grading pain intensity with functional interference. Since then, a number of studies attempted to confirm these findings in similar or different populations but had different results. Such inconsistencies in the literature prompt for more research to establish the definition of mild, moderate and severe pain. Thus, the purpose of the current study was to identify optimal cut points (CP) of the three pain severity categories for worst, average, and current pain. PATIENTS AND METHODS: The study population (n = 199) was patients with symptomatic bone metastases referred to a palliative radiotherapy clinic. Using the Brief Pain Inventory (BPI), patients reported their worst, average, and current pain intensity, as well as the degree of functional interference due to pain. All possible combinations for the CPs, between 2 and 8, were created and related to the set of 7 interference items from the BPI using the multivariate analysis of variance (MANOVA). The criteria used to determine the optimal set of cut points for mild, moderate and severe pain was a MANOVA among pain severity categories that yielded the largest F ratio for the between-category effect on the 7 interference items as indicated by Pillai's trace, Wilk's lambda, and Hotelling's trace F statistics. RESULTS: Results confirmed a non-linear relationship between cancer pain severity and functional interference. The optimal CP for worst and average pain was CP4, 6 (mild = 1-4, moderate = 5-6, and severe = 7-10), confirming Serlin and colleagues's findings. CONCLUSION: These findings are pivotal in further understanding the meaning of pain intensity levels and the assessment of pain in patients with metastatic cancer. However, further research in alternative methods of defining the optimal CP and clinically important change should be considered.
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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 | 0,035 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».