Exploring Vietnamese Pain Terms and Pain Descriptors: To What Extent are the McGill Pain Questionnaire (MPQ) Words Employed in the Vietnamese Context?
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate Vietnamese pain terms and pain descriptors with a focus on how the McGill Pain Questionnaire (MPQ) words are utilised by the Vietnamese patients. Semi-structured interviews were employed to collect data from twenty-six Vietnamese female cancer patients. The data were analysed using both quantitative and qualitative content analysis. The findings indicated that đau (hurt), nhức (ache), and đau-nhức (hurt and ache) are three basic pain terms in Vietnamese, with đau being a super-ordinate pain term. In addition, Vietnamese pain descriptors can be systematically classified into MPQ-VN descriptors and Non-MPQ-VN descriptors, with the latter being used far more frequently than the former. The study also found that MPQ descriptors could not reflect the patients’ pain experience comprehensively in the Vietnamese context although the Vietnamese employed the equivalents of MPQ descriptors of different categories. That the limitations of Melzack’s (1975) inventory of MPQ descriptors have been validated in Vietnamese has contributed to Vietnamese healthcare professionals’ understanding of how the patients communicate about their pain experience using language. The study has also shed lights on applied linguists’ research directions which can be extended to areas beyond language education, such as health, therapy, and counselling.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».