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Enregistrement W2320682806 · doi:10.1093/pm/pnv105

Quantitative Sensory Testing in Chronic Musculoskeletal Pain

2016· review· en· W2320682806 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePain Medicine · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensSt Joseph's Health CentreMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésQuantitative sensory testingMedicineMusculoskeletal painChronic painSensory systemPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationNeurosciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In recent years, several published articles have demonstrated that quantitative sensory testing (QST) is useful in the analysis of musculoskeletal pain disorders. Based on the evidence from these studies, it is assumed that QST might be a useful tool in the analysis of the pathogenesis, classification, differential diagnosis, and prognosis of chronic musculoskeletal pain. OBJECTIVES: The objective of this paper is to discuss measurement properties of QST and potentials research and clinical applications in musculoskeletal pain. METHODS: This is a review of the current knowledge base on QST as it relates to musculoskeletal pain disorders. We based our summary on articles retrieved from Ovid MEDLINE (1946 to present) including EMBASE, AMED, and PsycINFO databases to search for all published literature focused on QST and musculoskeletal pain. RESULTS: QST has been shown to be related to neural sensitivity in musculoskeletal pain. QST measurement properties have been evaluated for multiple sensory evaluation modalities and protocols with no clear superior instrument or test protocol. The research evidence is incomplete, but suggests potential clinical benefits for predicting outcomes and subtyping pain. Threshold detection testing is commonly used to quantify sensory loss or gain, in current practice and has shown moderate reliability. Intensity/magnitude rating can be assessed on a wide range of rating scales and may be more useful for pain rating in a clinical context. Threshold detection-based testing and intensity/magnitude rating-based testing can be combined to determine pain threshold in clinical evaluation. CONCLUSIONS: Musculoskeletal pain management may benefit from treatment algorithms that consider mechanism, pain quality, or neurophysiological correlates. Non-invasive QST may be helpful to find sensory array of altered nociceptive process. Due to the diverse etiopathogenetic basis of musculoskeletal pain disorders, a broad range of reliable and valid QST tests may be needed to analyze the various disease entities.

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,302 · 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