Does Technology Improve Pain Reporting Compliance and Satisfaction in Adults with Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
Despite technology advances in medicine, most clinicians use unreliable paper pain diaries to assess pain treatment responses. This study aimed to determine patient responsiveness and validity of electronic pain diaries (e-diary) compared to paper pain diaries (p-diary) following treatment. Patients scheduled for a medical intervention at the Kingston Health Sciences Centre Chronic Pain Clinic were recruited and block randomized into either the p-diary or e-diary group before their treatment. Patients reported their pain intensity daily for 4 weeks post-treatment. Subsequently, compliance, satisfaction, and global impression of change were collected. Pain interference, quality of life and depression measures were also collected before and after the 4 week monitoring. Comparative analyses were performed and correlations were completed to test the concurrent and convergent validity. The e-diary group (n=27) had a median compliance of 75% (IQR=39-86%) and a median satisfaction of 80% (IQR=65-100%), whereas the p-diary group (n=18) was 98% (IQR=0-100%) and 80% (IQR=50-100%), respectively. Differences were not significant between groups (p≥0.05), but 78% would prefer using an e-diary. Stronger correlations were found between e-diary pain scores and outcome measures at follow-up compared to p-diary pain scores, suggesting greater concurrent and convergent validity for e-diaries. Since e-diaries had good patient responsiveness and greater accessibility, validity and accuracy of pain score data compared to p-diaries, their implementation in clinical settings would be beneficial.
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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 | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».