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Enregistrement W3096371104 · doi:10.1002/ejp.1691

Faces of clinical pain: Inter‐individual facial activity patterns in shoulder pain patients

2020· article· en· W3096371104 sur OpenAlexafffund
Miriam Kunz, Kenneth M. Prkachin, Patricia Solomon, Stefan Lautenbacher

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pain · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésFacial expressionFacial Action Coding SystemMedicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationPsychologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Facial activity during pain is composed of varying combinations of a few elementary facial responses (so-called Action Units). A previous study of experimental pain showed that these varying combinations can be clustered into distinct facial activity patterns of pain. In the present study, we examined whether comparable facial activity patterns can also be identified among people suffering from clinical pain; namely, shoulder pain. METHODS: Facial expressions of patients suffering from shoulder pain (N = 126) were recorded while twice undergoing a battery of passive range-of-motion tests to their affected limbs (UNBC-McMaster Shoulder Pain Expression Archive Database), which elicited peaks of acute pain. Facial expressions were analysed using the Facial Action Coding System to extract facial Action Units (AUs). Hierarchical cluster analyses were used to look for characteristic combinations of these AUs. RESULTS: Cluster analyses revealed four distinct activity patterns during painful movements. Each cluster was composed of different combinations of pain-indicative AUs, with one AU common to all clusters, namely, "narrowed eyes". Besides these four clusters, there was a "stoic" pattern, characterized by no discernible facial action. The identified clusters were relatively stable across time and comparable to the facial activity patterns found previously for experimental heat pain. CONCLUSIONS: These findings corroborate the hypothesis that facial expressions of acute pain are not uniform. Instead, they are composed of different combinations of pain-indicative facial responses, with one omnipresent response, namely, "narrowed eyes". Raising awareness about these inter-individually different "faces of pain" could improve the recognition and, thereby, its diagnostic training for professionals, like nurses and physicians. SIGNIFICANCE: Similar to experimental pain, facial activity during evoked pain episodes in shoulder pain patients could be clustered into distinct faces of pain. Each cluster was composed of different combinations of single facial responses, namely: narrowed eyes, which is displayed either alone or in combination with opened mouth or wrinkled nose, or furrowed brows and closed eyes. These distinct faces of pain may inform the training of professionals and computers how to best recognize pain based on facial expressions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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