Clinical Significance and Diagnostic Value of Pain Extent Extracted from Pain Drawings: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
The current scoping review aimed to map current literature investigating the relationship between pain extent extracted from pain drawings with clinical, psychological, and psycho-physiological patient-reported outcome measures in people with pain. Electronic databases were searched for cross-sectional cohort studies that collected pain drawings using digital technology or a pen-on-paper approach and assessed for correlations between pain extent and clinical, psychological or psycho-physical outcomes. Data were extracted by two different reviewers. The methodological quality of studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Mapping of the results included: 1, description of included studies; 2, summary of results; and 3, identification of gaps in the existing literature. Eleven cross-sectional cohort studies were included. The pain disorders considered were heterogeneous, ranging from musculoskeletal to neuropathic conditions, and from localized to generalized pain conditions. All studies included pain and/or pain-related disability as clinical outcomes. Psychological outcomes included depression and anxiety, kinesiophobia and catastrophism. Psycho-physical measures included pressure or thermal pain thresholds. Ten studies were considered of high methodological quality. There was heterogeneity in the associations between pain extent and patient-reported outcome measures depending on the pain condition. This scoping review found that pain extent is associated with patient-reported outcome measures more so in patients presenting with musculoskeletal pain, e.g., neck pain or osteoarthritis, rather than for those with neuropathic pain or headache.
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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 | 0,027 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».