Pain in Individuals With Multiple Sclerosis, Knee Prosthesis, and Post-herpetic Neuralgia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pain is a common symptom in patients with multiple sclerosis (MS) and it is thought to be the result of a mixture of neuropathic and nociceptive pain. Different elements of pain need to be recognized and treated differently, but a clinical tool to classify these components still remains to be defined. AIM: The aim of our study was to evaluate subjective feeling of pain in people with MS, including pain quality description and pain impact in daily functioning. We also investigated which descriptors are related to nociceptive pain and which to neuropathic pain. Finally, we explored if there are differences between the descriptors spontaneously used by individuals with MS and the ones included in the McGill Pain Questionnaire (MGPQ). METHODS: We used focus group (FG) of discussion to collect participants' opinion about their pain. We organized 2 FGs for persons with MS. We also gathered 2 FGs of individuals who had a recent knee arthroplasty, suffering a pure nociceptive pain, and 2 FGs of individuals with post-herpetic neuralgia, suffering a pure neuropathic pain, to compare their experience with the one of the people with MS. RESULTS: Original spontaneous descriptors emerged in all the groups. People with MS in particular used various symbolic descriptors to express their pain's quality and underlined the high impact of pain on their lives. The use of specific descriptors for neuropathic and nociceptive pain in the different groups did not appear easily definable. Finally, pain descriptors used during FG appeared to be different than the ones included in the MGPQ. CONCLUSIONS: Original spontaneous descriptors, possibly pathology-specific, emerged in all groups not included in the MGPQ and pointed out the need to use assessment tools based on people experience.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».