Pain intensity rating training
Notice bibliographique
Résumé
Clinical trial participants often require additional instruction to prevent idiosyncratic interpretations regarding completion of patient-reported outcomes. The Analgesic, Anesthetic, and Addiction Clinical Trial Translations, Innovations, Opportunities, and Networks (ACTTION) public-private partnership developed a training system with specific, standardized guidance regarding daily average pain intensity ratings. A 3-week exploratory study among participants with low-back pain, osteoarthritis of the knee or hip, and painful diabetic peripheral neuropathy was conducted, randomly assigning participants to 1 of 3 groups: training with human pain assessment (T+); training with automated pain assessment (T); or no training with automated pain assessment (C). Although most measures of validity and reliability did not reveal significant differences between groups, some benefit was observed in discriminant validity, amount of missing data, and ranking order of least, worst, and average pain intensity ratings for participants in Group T+ compared with the other groups. Prediction of greater reliability in average pain intensity ratings in Group T+ compared with the other groups was not supported, which might indicate that training produces ratings that reflect the reality of temporal pain fluctuations. Results of this novel study suggest the need to test the training system in a prospective analgesic treatment trial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».