Pain measurement in oral and maxillofacial surgery
Notice bibliographique
Résumé
Regardless of whether it is acute or chronic, the assessment of pain should be simple and practical. Since the intensity of pain is thought to be one of the primary factors that determine its effect on a human's overall function and sense, there are many scales to assess pain. The aim of the current article was to review pain intensity scales that are commonly used in dental and oral and maxillofacial surgery (OMFS). Previous studies demonstrated that multidimensional scales, such as the McGill Pain Questionnaire, Short form of the McGill Pain Questionnaire, and Wisconsin Brief Pain Questionnaire were suitable for assessing chronic pain, while unidimensional scales, like the Visual Analogue Scales (VAS), Verbal descriptor scale, Verbal rating scale, Numerical rating Scale, Faces Pain Scale, Wong-Baker Faces Pain Rating Scale (WBS), and Full Cup Test, were used to evaluate acute pain. The WBS is widely used to assess pain in children and elderly because other scales are often difficult to understand, which could consequently lead to an overestimation of the pain intensity. In dental or OMFS research, the use of the VAS is more common because it is more reliable, valid, sensitive, and appropriate. However, some researchers use NRS to evaluate OMFS pain in adults because this scale is easier to use than VAS and yields relatively similar pain scores. This review only assessed pain scales used for post-operative OMFS or dental pain.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».