Measurement Error of a Simplified Protocol for Quantitative Sensory Tests in Chronic Pain Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Large-scale application of Quantitative Sensory Tests (QST) is impaired by lacking standardized testing protocols. One unclear methodological aspect is the number of records needed to minimize measurement error. Traditionally, measurements are repeated 3 to 5 times, and their mean value is considered. When transferring QST to a clinical setting, reducing the number of records would be desirable to meet the time constraints encountered in a routine clinical environment and to reduce the testing burden to chronic pain patients. However, there might be a trade-off between measurement error and number of records. We determined the measurement error of a single versus the mean of 3 records of pressure pain detection threshold (PPDT), electrical pain detection threshold (EPDT), and nociceptive withdrawal reflex threshold (NWRT) in 429 chronic pain patients recruited in a routine clinical setting. METHODS: We calculated intraclass correlation coefficients and performed a Bland-Altman analysis. RESULTS: Intraclass correlation coefficients were all clearly greater than 0.75, and Bland-Altman analysis showed minute systematic errors with small point estimates and narrow 95% confidence intervals. Reducing the number of records from traditionally 3 to only 1 did not lead to relevant measurement error in PPDT, EPDT, or NWRT. CONCLUSIONS: This study contributes to a standardized QST protocol, and based on the minimal measurement error of 1 single record of PPDT, EPDT, and NWRT, we submit to reduce the testing burden. This would allow saving time, resources, and patient discomfort.
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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 | 0,105 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».