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Enregistrement W2806452097 · doi:10.1111/ene.13691

First comprehensive tool for screening pain in Parkinson's disease: the King's Parkinson's Disease Pain Questionnaire

2018· article· en· W2806452097 sur OpenAlexaff
Pablo Martínez‐Martín, Alexandra Rizos, John B. Wetmore, Angelo Antonini, Per Odin, Suvankar Pal, Rani Sophia, Camille Carroll, Davide Martino, Cristian Falup‐Pecurariu, B. Kessel, Thomasin Andrews, Dominic Paviour, Claudia Trenkwalder, К. Ray Chaudhuri

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neurology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesParkinson's UK
Mots-clésMedicineParkinson's diseaseIntraclass correlationPhysical therapyQuality of life (healthcare)Convergent validityCohen's kappaDiseaseKappaMoodInternal medicinePsychometricsPsychiatryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and purpose Pain is highly prevalent in Parkinson's disease ( PD ), impacting patients’ ability, mood and quality of life. Detecting the presence of pain in its multiple modalities is necessary for adequate personalized management of PD . A 14‐item, PD ‐specific, patient‐based questionnaire (the King's Parkinson's Disease Pain Questionnaire, KPPQ ) was designed corresponding to the rater‐based KPP Scale ( KPPS ). The present multicentre study was aimed at testing the validity of this screening tool. Methods First, a comparison between the KPPQ scores of patients and matched controls was performed. Next, convergent validity, reproducibility (test–retest) and diagnostic performance of the questionnaire were analysed. Results Data from 300 patients and 150 controls are reported. PD patients declared significantly more pain symptoms than controls (3.96 ± 2.56 vs. 2.17 ± 1.39; P < 0.0001). The KPPQ convergent validity was high with KPPS total score ( r S = 0.80) but weak or moderate with other pain assessments. Test–retest reliability was satisfactory with kappa values ≥0.65 except for item 5, Dyskinetic pains ( κ = 0.44), and the intraclass correlation coefficient ( ICC ) for the KPPQ total score was 0.98. After the scores of the KPPS were adapted for screening (0, no symptom; ≥1, symptom present), a good agreement was found between the KPPQ and the KPPS ( ICC = 0.88). A strong correlation ( r S = 0.80) between the two instruments was found. The diagnostic parameters of the KPPQ were very satisfactory as a whole, with a global accuracy of 78.3%–98.3%. Conclusions These results suggest that the KPPQ is a useful, reliable and valid screening instrument for pain in PD to advance patient‐related outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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