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Enregistrement W2138263409 · doi:10.1016/j.pain.2004.09.037

The development and preliminary validation of a brief measure of chronic pain impact for use in the general population

2004· article· en· W2138263409 sur OpenAlexaff
Linda S. Ruehlman, Paul Karoly, Craig Newton, Leona S. Aiken

Notice bibliographique

RevuePain · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensCegep de Sept Iles
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeSmall Business Innovation Research
Mots-clésBiopsychosocial modelChronic painPsychosocialReliability (semiconductor)Confirmatory factor analysisClinical psychologyPsychologyPsychometricsPopulationPhysical therapyMedicinePsychiatryComputer scienceStructural equation modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From a biopsychosocial perspective, assessing chronic pain's psychological impact should involve at minimum the measurement of pain severity, functional interference, and pain-related emotional burden. This article details the development of a brief instrument, the 15-item Profile of Chronic Pain: Screen (PCP:S), designed to address these three key elements in a national (US) sample of over 2400 individuals recruited via random digit dialing. Retest reliability, internal consistency, and preliminary validity were excellent. The scales also demonstrated minimal social desirability response bias. A series of confirmatory factor analyses on several distinct samples revealed a stable, 3-factor solution reflecting pain severity, interference, and emotional burden. Finally, national norms were developed by gender and three age groups. In view of its strong psychometric properties, the PCP:S has the potential to serve as a brief, cost-effective assessment tool for identifying individuals whose chronic pain merits more detailed psychosocial evaluation.

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)0,007
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 seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations53
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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