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Enregistrement W2076977862 · doi:10.2340/00015555-1246

Assessment of Pruritus Intensity: Prospective Study on Validity and Reliability of the Visual Analogue Scale, Numerical Rating Scale and Verbal Rating Scale in 471 Patients with Chronic Pruritus

2012· article· en· W2076977862 sur OpenAlexaff
N.Q. Phan, Christine Blome, Fleur Fritz, Adam Reich, Toshiya Ebata, Matthias Augustin, Jacek C. Szepietowski, Sonja Ständer

Notice bibliographique

RevueActa Dermato Venereologica · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisual analogue scaleRating scaleReliability (semiconductor)Scale (ratio)Concurrent validityAudiologyPsychologyCorrelationPhysical therapyIntensity (physics)ValidityMedicineClinical psychologyPsychometricsDevelopmental psychologyMathematicsCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most commonly used tool for self-report of pruritus intensity is the visual analogue scale (VAS). Similar tools are the numerical rating scale (NRS) and verbal rating scale (VRS). In the present study, initiated by the International Forum for the Study of Itch assessing reliability of these tools, 471 randomly selected patients with chronic itch (200 males, 271 females, mean age 58.44 years) recorded their pruritus intensity on VAS (100-mm line), NRS (0-10) and VRS (four-point) scales. Re-test reliability was analysed in a subgroup of 250 patients after one hour. Statistical analysis showed a high reliability and concurrent validity (r>0.8; p<0.01) for all tools. Mean values of all scales showed a high correlation. In conclusion, high reliability and concurrent validity was found for VAS, NRS and VRS. On re-test, higher correlation and less missing values were observed. A training session before starting a clinical trial is recommended.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations571
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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