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Enregistrement W2138569161 · doi:10.1177/0269215510367975

Do Numerical Rating Scales and the Roland-Morris Disability Questionnaire capture changes that are meaningful to patients with persistent back pain?

2010· article· en· W2138569161 sur OpenAlexfundno aff
Julia M. Hush, Kathryn M. Refshauge, Gerard Sullivan, Lorraine De Souza, James H. McAuley

Notice bibliographique

RevueClinical Rehabilitation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésRating scaleFacilitatorPhysical therapyBack painPsychologyFocus groupPhysical medicine and rehabilitationMedicineDevelopmental psychologyAlternative medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To investigate patients' views about two common outcome measures used for back pain: Numerical Rating Scales for pain and the Roland-Morris Disability Questionnaire. SUBJECTS: Thirty-six working adults who had previously sought primary care for back pain and who could speak and read English. METHOD: Eight focus groups were conducted to explore participants' views about the 11-point Numerical Rating Scales and the 24-item Roland-Morris Disability Questionnaire. Each group was led by a facilitator and an interview topic guide was used. Audio recordings of focus groups were transcribed verbatim. Framework analysis was used to chart participants' views and an interpretive analysis performed to explain the findings. RESULTS: Participants reported that neither the Roland-Morris nor the Numerical Rating Scales captured the complex personal experience of pain or relevant changes in their condition. The time-frame of assessment was identified as particularly problematic and the Roland-Morris did not capture relevant functional domains. CONCLUSION: This study provides empirical data that working adults with persistent back pain consider these clinical outcome measures largely inadequate. These measures currently used for back pain may contribute to misleading conclusions about treatment efficacy and patient recovery.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations66
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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