Classification of facial pain: a 13-year population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Accurate diagnosis and classification of facial pain is critical for assigning surgical treatment, avoiding misdirected interventions and studying outcomes. We conducted a population-based longitudinal study of patients with facial pain and compared diagnostic classification systems. Methods: Medical records for all Manitobans presenting to our centre with a primary complaint of facial pain from 2001 to 2013 were reviewed. We then applied diagnostic criteria from the International Classification of Headache Disorders (IHS-3), the International Association for the Study of Pain (IASP) and Burchiel’s system for comparisons. Results: There were 534 patients with facial pain (3.4/100,000/year) and two-thirds of these had conditions potentially amenable to neurosurgical interventions. Our most common diagnoses were typical trigeminal neuralgia(50%), atypical trigeminal neuralgia(7%), idiopathic trigeminal neuropathy(7%), idiopathic facial pain(11%); average ages were 65±14(22-99), 60±18(32-86), 55±16(28-83) and 48±12(28-82) with a female proportion of 55%, 59%, 65% and 80%, respectively. Other classification systems included no criteria for idiopathic trigeminal neuropathy. The classifications of “trigeminal neuralgia type-1 and type-2” did not differentiate between surgical and non-surgical candidiates. Conclusion: Published classification systems of facial pain have differing criteria for diagnosis of trigeminal neuralgia and none defines a large group with idiopathic trigeminal neuropathy. This may lead to considerable variability in determinations of potential surgical candidates and comparing outcomes of treatment.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».