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Enregistrement W4389080280 · doi:10.1097/pr9.0000000000001109

Application of PainDETECT in pediatric chronic pain: how well does it identify neuropathic pain and its characteristics?

2023· article· en· W4389080280 sur OpenAlexaff
Courtney W. Hess, Amanda R Van Orden, Giulia Mesaroli, Jennifer Stinson, David Borsook, Laura E. Simons

Notice bibliographique

RevuePAIN Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineNeuropathic painPopulationPhysical therapyAllodyniaBack painInternal medicineHyperalgesiaNociceptionPathologyAnesthesiaReceptorAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Neuropathic pain (NP) arises from nerve damage or disease, and when not defined, it can impair function and quality of life. Early detection allows for interventions that can enhance outcomes. Diagnosis of NP can be difficult if not properly evaluated. PainDETECT is a NP screening tool developed and successfully used in adults. Objectives: We evaluated the validity of painDETECT in a pediatric population. Methods: Adolescents and young adults (10–19 years old) completed painDETECT and quantitative sensory testing (QST), which assessed mechanical allodynia and hyperalgesia, common symptoms of NP. Pain diagnoses, including neuropathic pain (n = 10), were collected through documentation in the medical chart. Descriptive statistics were used to examine age, gender, pain diagnoses, and painDETECT scores. Kruskal–Wallis H tests were conducted to examine differences in QST results across painDETECT categorizations. Results: Youth with chronic pain (N = 110, Mage = 15.08 ± 2.4 years, Nfemale = 88) and peers without pain (N = 55, Mage = 15.84 ± 3.9 years, Nfemale = 39) completed the painDETECT. The painDETECT scores for youth with pain (M = 12.7 ± 6.76) were significantly higher than those for peers without pain (M = 2.05 ± 2.41). PainDETECT demonstrated 80% sensitivity and 33% specificity in a pediatric population. Individuals who screened positively on the PainDETECT had significantly higher mechanical allodynia (M = 0.640 ± 0.994) compared with those who screened negatively (M = 0.186 ± 0.499; P = 0.016). Conclusion: PainDETECT demonstrated the ability to screen for NP, and QST mechanical allodynia results were consistent with a positive NP screen. Results of the study offer preliminary support for the ongoing assessment of the painDETECT as a brief, inexpensive, and simple-to-use screening tool for pediatric patients with primary pain complaints.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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