Approaches used for the Quantification of Pain in Physical Therapy Practices-A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to determine the most common pain intensity assessment tool that has been used in different physical therapy management-based studies as a primary outcome measure for the quantification of pain. Methodology: The electronic databases including PubMed, Google Scholar, PEDro, and Cochrane Library were searched to identify relevant studies from January 2015 to September 2021 by using keywords like 'pain,' 'pain intensity,' 'Visual Analogue Scale,' and 'Numeric Pain Rating Scale.' Randomized controlled trials or quasi-experimental studies in which pain management is considered an outcome measure published in the English language were included. In contrast, Non-RCTs were excluded that were based on pain management strategies other than physical therapy or conducted in inpatient department or based on approaches of telerehab. Results: The findings revealed that n=1,292 participants were given different physical therapy interventions in which n=792 (61.3%) were evaluated for their pain on VAS, followed by n=453 (35%) on NPRS and n=169 (13%) on PPT of the total population. Conclusion: VAS was the most frequently used tool to determine the patient's perception of pain, followed by NPRS and McGill Pain Questionnaire.
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 | 0,029 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».