Pain descriptors and adaptation of Short Form McGill Pain Questionnaire 2 (SF-MPQ-2) for older people in Brunei Darussalam
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pain is an unpleasant sensory and emotional experience associated with actual or potential tissue damage. It is common in older people, and tends to be under-reported and under-treated. In addition to quantifying pain severity using the visual analogue scale (VAS), use of the translated Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ-2) to identify pain descriptors may assist with pain assessment in older people. Aims: identify pain descriptors for different pain aetiology in older people using the adapted SF-MPQ-2 Brunei Malay version and compare pain severity assessments using the VAS and SF-MPQ-2. Patients and methods: A prospective study using the translated SF-MPQ-2 in older people admitted or seen in clinic under Orthopaedics and Geriatrics specialties between November 2018 and February 2019. Results: There were 75 participants, with 21 pain descriptors used. The main descriptors for fractures, osteoarthritis or muscle/tendon problems were identified. Despite pain medication, more than a third still experienced moderate to severe pain. However, almost all were satisfied with the pain management. There was a statistically significant difference between pain severity between the VAS and SF-MPQ-2, with the VAS possibly underestimating pain. Conclusions: The adapted SF-MPQ-2 appears feasible for use with older people in Brunei. Further studies are required to formally validate the SF-MPQ-2 in older patients and with specific medical conditions, such as diabetes or surgery.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».