Bedside Testing for Chronic Pelvic Pain: Discriminating Visceral from Somatic Pain
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. This study was done to evaluate three bedside tests in discriminating visceral pain from somatic pain among women with chronic pelvic pain. Study Design. The study was an exploratory cross-sectional evaluation of 81 women with chronic pelvic pain of 6 or more months' duration. Tests included abdominal cutaneous allodynia (aCA), perineal cutaneous allodynia (pCA), abdominal and perineal myofascial trigger points (aMFTP) and (pMFTP), and reduced pain thresholds (RPTs). Results. Eighty-one women were recruited, and all women provided informed consent. There were 62 women with apparent visceral pain and 19 with apparent somatic sources of pain. The positive predictive values for pelvic visceral disease were aCA-93%, pCA-91%, aMFTP-93%, pMFTP-81%, and RPT-79%. The likelihood ratio (+) and 95% C.I. for the detection of visceral sources of pain were aCA-4.19 (1.46, 12.0), pCA-2.91 (1.19, 7.11), aMTRP-4.19 (1.46, 12.0), pMFTP-1.35 (0.86, 2.13), and RPT-1.14 (0.85, 1.52), respectively. Conclusions. Tests of cutaneous allodynia, myofascial trigger points, and reduced pain thresholds are easily applied and well tolerated. The tests for cutaneous allodynia appear to have the greatest likelihood of identifying a visceral source of pain compared to somatic sources of pain.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».