A Bayesian Network Concept for Pain Assessment
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we propose an approach that provides a useful data summary related to a patient’s experience of pain. Because pain is a very important but subjective phenomenon that currently has no calibratable method for assessing it, we suggest an approach that uses calibratable biomarker sensors with the patient’s self-assessment of perceived pain. We surmise that such an approach may only be able to clearly distinguish between cases in which the available evidence is consistent. However, this information may provide clinicians with valuable insights, and as research progresses into how biomarkers are related to pain, more specific insights may emerge regarding how specific evidence inconsistencies may point to particular pain causes. We provide a brief overview of pain science, including the types of pain, contemporary pain theories, pain, and pain assessment techniques. Next, we present novel approaches to pain sensor development, including an overview of research on pain-related biomarker sensors and artificial intelligence methods for summarizing the evidence. We then provide some illustrations of the implementation of our approach. Some specifics are presented in the Methods section of this paper. For example, in a set of 379 patients, we observed 80% evidence of consistency and 5 types of inconsistencies. Information regarding the gender and individual differences in cyclooxygenase-2 and inducible nitric oxide synthase data on reported pain could contribute to the inconsistency. Different causes of inconsistencies are also attributed to cultural or temporal variability of cyclooxygenase-2 and inducible nitric oxide synthase (as well as their serum variation and half-life), visual analog scale, and other tools. We emphasize that this presentation is illustrative. Much work remains to be done before implementing and testing this approach in a clinically meaningful context.
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 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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».