Recommendations for the Study of Vulvar Pain in Women, Part 1: Review of Assessment Tools
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The etiology and consequences of chronic vulvar pain are multidimensional, resulting in highly variable clinical presentations and no established treatment algorithm. Inconsistent use of measurement tools across studies is a significant barrier to drawing conclusions regarding etiology and treatment. In a companion paper, we review additional methodological challenges to the study of chronic vulvar pain and potential solutions. AIM: To review and recommend assessment and measurement tools for vulvar pain and associated key outcomes. METHODS: The authors reviewed the scientific evidence related to measurement of vulvar pain and made decisions regarding recommendations via discussion and consensus. MAIN OUTCOME MEASURE: We assessed measurement tools for vulvar pain and related outcomes and considered advantages and disadvantages of their use. RESULTS: Empirically validated measurement tools are available and should be used uniformly across studies to support comparisons and pooling of results. There is, at times, a trade-off between advantages and disadvantages when selecting a particular tool, and researchers should be guided by their specific research aims, feasibility, and potential to gain further knowledge in the field. Researchers should incorporate a biopsychosocial assessment of vulvar pain and its consequences. CLINICAL IMPLICATIONS: This review provides a comprehensive list of measurement tool recommendations for use in clinical research, and in some cases, clinical practice. STRENGTHS & LIMITATIONS: This expert review can guide study design and decision-making for those researching vulvar pain and its consequences. The review content and recommendations are based on expert knowledge of the literature rather than a formal systematic review. CONCLUSION: A thorough consideration of vulvar pain assessment tools is essential for continued progress toward identifying factors involved in the development and maintenance of vulvar pain and developing empirically supported treatments. Rosen NO, Bergeron S, Pukall CF. Recommendations for the Study of Vulvar Pain in Women, Part 1: Review of Assessment Tools. J Sex Med 2020; 17:180-194.
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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 | 0,074 | 0,296 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
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 ».