Differences and similarities among questionnaires to assess pain status in chronic widespread pain population: a quantitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In clinical practice, multiple questionnaires are often used as part of the diagnosis of chronic widespread pain. Body Surface Area (BSA), Visual Analogue Scale (VAS), Fibromyalgia Diagnostic Criteria (FDC) and Central Sensitization Inventory (CSI) have all been used as screening tools to assess pain status in individuals with widespread pain. However, substantial overlap can be observed among these commonly employed questionnaires. This study aimed to quantitatively determine the most independent and dependent clinical characteristics obtained through these questionnaires and to examine potential redundancies. METHODS: Seventy-nine participants with widespread pain, 61 females and 18 males, from a chronic pain outpatient clinic were recruited. The FDC, BSA, VAS and the CSI were measured for all participants. A principal component analysis (PCA) using a varimax rotation was used to determine which clinical measures represented separate constructs of widespread pain. This was followed by a regression analysis to assess redundancy between the constructs and related pain characteristics. RESULTS: The identified three-component PCA solution was characterized by (1) the FDC and CSI score, (2) the VAS score and (3) the BSA score. This indicates that the BSA and the VAS scores capture independent patient information. From the regression analysis, the FDC and CSI scores shared approximately 80% of the variance, indicative of substantial overlap between scores. CONCLUSION: Our findings demonstrated that BSA and VAS scores were independent clinical measures of widespread chronic pain, while the FDC and CSI scores were not independent, were highly correlated and provided redundant information. Clinicians should continue using both the BSA and VAS; however, either only FDC or CSI will be beneficial during clinical assessment of widespread chronic pain.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».