Sensory pain characteristics of vulvodynia and their association with nociceptive and neuropathic pain: an online survey pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: To evaluate self-reported sensory pain scores of women with generalized vulvodynia (GV) and provoked vestibulodynia (PVD), characterize pain phenotypes, and assess feasibility of using the Internet for recruitment and data collection among women with vulvodynia. Methods: Descriptive online survey. Data collected using an online survey accessed via a link on the National Vulvodynia Association web site. Convenience sample, 60 women aged 18 to 45 years (mean = 32.7 ± 5.5); 50 white, 2 black/African American, 4 Hispanic/Latino, and 4 Native American/Alaskan Native, diagnosed with vulvodynia, not in menopause. Pain assessment and medication modules from PAINReportlt. Results: Women with GV (n = 35) compared to PVD (n = 25). Estimated mean pain sites (2.5 ± 1.4 vs 2.2 ± 1.0, P = 0.31), mean current pain (8.7 ± 1.4 vs 5.5 ± 4.0, P = 0.0008), worst pain (8.1 ± 1.8 vs 6.1 ± 3.6, P = 0.02), and least pain in the past 24 hours (4.4 ± 1.8 vs 2.0 ± 2.0, P < 0.0001). Average pain intensity (7.1 ± 1.2 vs 4.6 ± 2.9, P = 0.0003) on a scale of 0 to 10, mean number of neuropathic words (8.3 ± 3.6 vs 7.7 ± 5.0), and mean number of nociceptive words (6.9 ± 4 vs 7.5 ± 4.4). Nineteen (54%) women with GV compared to 9 (38%) with PVD were not satisfied with pain levels. Conclusion: Women with GV reported severe pain, whereas those with PVD reported moderate to severe pain. Pain quality descriptors may aid a clinician's decisions about whether to prescribe adjuvant drugs vs opioids to women with vulvodynia.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».