Pain assessment in native and non-native language: difficulties in reporting the affective dimensions of pain
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims The language in assessing intensity or quality of pain has been studied but the results have been inconsistent. The physicians' language skills might affect the estimation of the severity of pain possibly leading to insufficient use of analgesics. Several interfering cultural factors have complicated studies aimed at exploring the language used to detect the quality of pain. We aimed to compare native and non-native language related qualitative aspects of pain chosen by Swedish speaking patients with diabetes. Methods In the study participated 10 Finnish and 51 Swedish speaking patients with diabetes. The Pain Detect-questionnaire was used for clarifying the patients' pain and the mechanism of their pain (neuropathic or not) and for assessing the intensity and quality of pain. In addition, the patients completed the short-form McGill Pain Questionnaire (sfMPQ) in Finnish (test I). After 30 min the subjects completed the sfMPQ a second time in their native language (test II). The Swedish speakers estimated their second language, Finnish, proficiency on a 5-graded scale. Results There were significantly more discrepancies between sfMPQ test I and test II among the Swedish speaking respondents who reported poor (hardly none) Finnish language proficiency compared with those with good Finnish proficiency. Discrepancies occurred especially between the affective qualities of pain. Conclusions Poor second language proficiency exposes Swedish speakers to pain communication difficulties related to the affective aspects of pain. Consequently, discordant language communication could cause underestimation of the severity of pain and pain undertreatment. Implications To ensure adequate pain treatment measuring the affective dimension of pain in the patient's native language is crucial.
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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 | 0,022 | 0,007 |
| 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 ».