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Enregistrement W4399074429 · doi:10.4324/9781003525288-108

McGill Pain Questionnaire (MPQ)

2024· book-chapter· en· W4399074429 sur OpenAlexaboutno aff
Kevin Bortnick

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMcGill Pain QuestionnaireMedicinePsychologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The McGill Pain Questionnaire (MPQ), developed by Melzack (1987) , is a self-report rating scale intended to quantify the severity of pain a person may be experiencing. The main instrument is composed of 20 subcategories in which the subject is asked to describe his or her pain by choosing, from a list of several, single-word verbal pain descriptors (1 to 5) for each subcategory. The descriptors (76) encompass 4 major domains: (1) sensory, (2) affective, (3) evaluative, and (4) miscellaneous ( Melzack, 2005 ). The descriptors in each subcategory are of a hierarchical design such that they are ranked in value relative to their position in the word set. For example, the person may choose either (1) jumping, (2) flashing, or (3) shooting to describe spatial pain. A subsequent section of the measure includes an exploration of items that may exacerbate pain (20 choices) such as heat, cold, damp, or stimulants (coffee), as well as a 6-item section similar to the first to further describe the client’s pain. The total score is termed the Pain Rating Index (PRI) and ranges from 0 to 78, with higher scores associated with more pain. Scoring also provides for a unique Present Pain Index (PPI), which measures overall pain intensity drawn from six indicators ( Strand, Ljunggren, Bogen, Ask, & Johnsen, 2008 ). A short form (MPQ-SF) derived from the original is also available, which consists of only 15 descriptors of pain, 11 from the sensory and 4 from the affective categories ( Strand et al., 2008 ). The MPQ can be completed in less than 30 minutes with higher scores suggestive of more pain.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1080,036

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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