Development and clinical feasibility testing of the Pain Treatment Planning Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Chronic pain is common in people with bleeding disorders and can complicate clinical management, impair quality of life, and contribute to disability. People living with bleeding disorders often seek advice on pain management from the bleeding disorder treatment team; however, lack of condition-specific assessment tools to guide clinical communication about pain are a barrier to care. Aims To develop and examine the clinical feasibility of a patient-reported outcome (PRO) tool designed to facilitate pain assessment and support clinical communication about pain for adults attending outpatient bleeding disorder clinics. Methods Tool development involved patient cognitive interviews and item refinement by a multidisciplinary clinician and patient working group. Clinical feasibility of the tool was evaluated with a survey of a small clinical sample in an outpatient bleeding disorder clinic. The Pain Treatment Planning Questionnaire (PTPQ) contains 28 items on the pain experience and treatments used to manage or prevent pain. Results Participants completing the feasibility testing (n=42, 62% male) reported mild mean pain scores (usual pain μ=2.4, SD=2.0) with the majority (57.1%) reporting persistent pain in the past 30 days. Median PTPQ completion time was five to seven minutes and mean item response rate was 95.2%. The majority (95.2%) of participants found the questionnaire easy to understand, reported no difficulty understanding items, and recommended no changes to the questionnaire. Conclusions Preliminary testing among a small sample in a clinical setting suggests that the PTPQ is a clinically feasible, acceptable, condition-specific PRO pain assessment tool for adult patients with bleeding disorders. Further testing is required to determine if the PTPQ affects treatment decision-making and patient outcomes.
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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 | 0,006 | 0,034 |
| 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 ».