Development of the Norwegian Short-Form McGill Pain Questionnaire (NSF-MPQ)
Notice bibliographique
Résumé
The Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) contains 15 pain descriptors (11 Sensory, four Affective). The aim was to develop a valid Norwegian SF-MPQ (NSF-MPQ). Descriptors were selected among 333 previously collected Norwegian pain adjectives, selection criteria being conceptual equivalence to the SF-MPQ and adjectives used by > 33%. Pain intensity scoring systems of the SF-MPQ were modelled. The NSF-MPQ, a pain drawing and the Disability Rating Index were presented to 277 patients from five different clinical settings. All pain descriptors were used by ≥ 33% in at least one of the five clinical groups, patients with persistent pain using most descriptors. Cronbach's α was adequately high (0.74–0.87). Spearman rank (ρ) correlations were moderate to very high between groups of pain descriptors (0.68–0.97). Pain descriptor scores showed low to moderate correlations with the two pain intensity variables (VAS and Present Pain Intensity) (0.27–0.52). All scores showed low correlations with pain area extension (0.20–0.45) and disability (0.05–0.30), indicating construct validity of the NSF-MPQ. The NSF-MPQ discriminated between two or more patient groups on item level, but discriminative ability on total score and subscore levels was mediocre. The NSF-MPQ seems to express a different construct than pain distribution and disability, and allows registration of distinctions of pain qualities.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».