Validation of general pain scores from multidomain assessment tools in stroke
Notice bibliographique
Résumé
Purpose We describe how well general pain reported in multidomain assessment tools correlated with pain-specific assessment tools; associations between general pain, activities of daily living and independence after stroke. Materials and methods Analyses of individual participant data (IPD) from the Virtual International Stroke Trials Archive (VISTA) described correlation coefficients examining (i) direct comparisons of assessments from pain-specific and multidomain assessment tools that included pain, (ii) indirect comparisons of pain assessments with the Barthel Index (BI) and modified Rankin Scale (mRS), and (iii) whether pain identification could be enhanced by accounting for reported usual activities, self-care, mobility and anxiety/depression; factors associated with pain. Results European Quality of Life 3- and 5-Level (EQ-5D-3L and EQ-5D-5L), RAND 36 Item Health Survey 1.0 (SF-36) or the 0–10 Numeric Pain Rating Scale (NPRS) were available from 10/94 studies (IPD = 10,002). The 0–10 NPRS was the only available pain-specific assessment tool and was a reference for comparison with other tools. Pearson correlation coefficients between the 0–10 NPRS and (A) the EQ-5D-3L and (B) EQ5D-5 L were r = 0.572 (n = 436) and r = 0.305 (n = 1,134), respectively. mRS was better aligned with pain by EQ-5D-3L (n = 8,966; r = 0.340) than by SF-36 (n = 623; r = 0.318). BI aligned better with pain by SF-36 (n = 623; r = −0.320). Creating a composite score using the EQ-5D 3 L and 5 L comprising pain, mobility, usual-activities, self-care and anxiety/depression did not improve correlation with the 0–10 NPRS. Discussion The EQ-5D-3L pain domain aligned better than the EQ-5D-5L with the 0–10 NPRS and may inform general pain description where resources and assessment burden hinder use of additional, pain-specific assessments.
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 | 0,034 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».