Relationship of Pain Quality Descriptors and Quantitative Sensory Testing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic pain in adults with sickle cell disease (SCD) may be the result of altered processing in the central nervous system, as indicated by quantitative sensory testing (QST). Sensory pain quality descriptors on the McGill Pain Questionnaire (MPQ) are indicators of typical or altered pain mechanisms but have not been validated with QST-derived classifications. OBJECTIVES: The specific aim of this study was to identify the sensory pain quality descriptors that are associated with the QST-derived normal or sensitized classifications. We expected to find that sets of sensory pain quality descriptors would discriminate the classifications. METHODS: A cross-sectional quantitative study of existing data from 186 adults of African ancestry with SCD. Variables included MPQ descriptors, patient demographic data, and QST-derived classifications. RESULTS: The participants were classified as central sensitization (n = 33), mixed sensitization (n = 23), and normal sensation. Sensory pain quality descriptors that differed statistically between mixed sensitization and central sensation compared to normal sensitization included cold (p = .01) and spreading (p = .01). Aching (p = .01) and throbbing (p = .01) differed statistically between central sensitization compared with mixed sensitization and normal sensation. Beating (p = .01) differed statistically between mixed sensitization compared with central sensitization and normal sensation. No set of sensory pain quality descriptors differed statistically between QST classifications. DISCUSSION: Our study is the first to examine the association between MPQ sensory pain quality descriptors and QST-derived classifications in adults with SCD. Our findings provide the basis for the development of a MPQ subscale with potential as a mechanism-based screening tool for neuropathic pain.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle