Pain assessment in context: a state of the science review of the McGill pain questionnaire 40 years on
Notice bibliographique
Résumé
The McGill pain questionnaire (MPQ) and its later derivative the short form-MPQ have been used widely both in experimental and clinical pain studies. They have been of considerable importance in stimulating research into the perception of pain and now, with the publication of its latest variant, the short form-MPQ-2, it is appropriate to appraise their utility in the light of subsequent research into the nature of pain and the purpose of pain assessment. Following a description of the content and development of the questionnaires, issues of validity, reliability, and utility are addressed, not only in terms of the individual pain descriptors and the scales, but also in terms of methods of quantification. In addition, other methods of pain depiction are considered. In the second part of the review, advances in pain measurement and methodology, in the elucidation of pain mechanisms and pathways, in the psychology of pain, and in the nature of pain behavior are presented and their implications for pain assessment in general and the MPQ family of measures in particular will be addressed. It is suggested that pain assessment needs to be cast in its social context. We need to understand the influences on pain expression using a socio-communication model of pain that recognizes the function of pain and the importance of both innate pain responses and the effects of social learning. The review concludes with recommendations for future use of the MPQ and identifies a number of research challenges which lie ahead.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».