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Enregistrement W2103118548 · doi:10.1016/j.pain.2009.02.007

Development and initial validation of an expanded and revised version of the Short-form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ-2)

2009· article· en· W2103118548 sur OpenAlexaffabout
Robert H. Dworkin, Dennis C. Turk, Dennis A. Revicki, Gale Harding, Karin S. Coyne, Sarah Peirce‐Sandner, Dileep Bhagwat, D. Everton, Laurie B. Burke, Penney Cowan, John T. Farrar, Sharon Hertz, Mitchell B. Max, Bob A. Rappaport, Ronald Melzack

Notice bibliographique

RevuePain · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMcGill Pain QuestionnaireMedicinePsychologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of the present research was to develop a single measure of the major symptoms of both neuropathic and non-neuropathic pain that can be used in studies of epidemiology, natural history, pathophysiologic mechanisms, and treatment response. We expanded and revised the Short-form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) pain descriptors by adding symptoms relevant to neuropathic pain and by modifying the response format to a 0-10 numerical rating scale to provide increased responsiveness in longitudinal studies and clinical trials. The reliability, validity, and subscale structure of the revised SF-MPQ (SF-MPQ-2) were examined in responses from 882 individuals with diverse chronic pain syndromes and in 226 patients with painful diabetic peripheral neuropathy who participated in a randomized clinical trial. The data suggest that the SF-MPQ-2 has excellent reliability and validity, and the results of both exploratory and confirmatory factor analyses provided support for four readily interpretable subscales-continuous pain, intermittent pain, predominantly neuropathic pain, and affective descriptors. These results provide a basis for use of the SF-MPQ-2 in future clinical research, including clinical trials of treatments for neuropathic and non-neuropathic pain conditions.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,269 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations753
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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