The Test–Retest Reliability of Pain Outcome Measures in People With Phantom Limb Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To quantify the test-retest reliability of 3 patient-reported outcome measures of pain for people living with phantom limb pain (PLP) and assess the impact of test-retest errors on future research and clinical decisions. METHODS: Thirty-nine participants (30 males), mean (SD) age: 55 (16), mean (SD) years postamputation: 6.8 (8.3), reported their PLP levels on a visual analogue scale (VAS) for pain intensity, the revised short-form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ-2), and a pain diary, on 2 occasions 7 to 14 days apart. Mean systematic change, within-subjects SD, limits of agreement (LOA), coefficient of variation, and the intraclass correlation coefficient (ICC) were quantified alongside their respective 95% confidence intervals (95% CIs). RESULTS: Systematic learning effects (mean changes) were not clinically relevant across the VAS, SF-MPQ-2, and pain diary. Within-subject SDs (95% CI) were 11.8 (9.6-15.3), 0.9 (0.7-1.2), and 8.6 (6.9-11.5), respectively. LOA (95% CI) were 32.6 (26.5-42.4), 2.5 (2-3.3), and 23.9 (19.2-31.8), respectively. ICCs (95% CI) were 0.8 (0.6-0.9), 0.8 (0.7-0.9), and 0.9 (0.8-0.9), respectively, but may have been inflated by sample heterogeneity. The test-retest errors allowed detection of clinically relevant effect sizes with feasible sample sizes in future studies, but individual errors were large. DISCUSSION: For people with PLP, a pain intensity VAS, the SF-MPQ-2, and a pain diary show an acceptable level of intersession reliability for use in future clinical trials with feasible sample sizes. Nevertheless, the random error observed for all 3 of the pain outcome measures suggests they should be interpreted with caution in case studies and when monitoring individuals' clinical status and progress.
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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 | 0,019 | 0,045 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».