¿Es posible medir el dolor de nuestros pacientes?
Notice bibliographique
Résumé
El objetivo de este estudio es describir y discutir los principales instrumentos para evaluar el dolor musculoesquelético crónico y sus síntomas y síndromes asociados. El tratamiento de pacientes con dolor crónico, independientemente de la enfermedad de base, impone desafíos inherentes a la multidimensionalidad. Uno de los principales es cómo medir el resultado de las intervenciones. Las formas más comunes de medición son las escalas analógicas. Se consideran unidimensionales porque evalúan solo la intensidad del dolor sin considerar otros aspectos clínicos. El uso de cuestionarios con escalas multidimensionales tiene la ventaja de captar no solo la intensidad del dolor, sino también otros fenómenos que lo acompañan, como el grado de incapacidad, aspectos emocionales e impactos sociales y ocupacionales. En cuanto a los instrumentos multidimensionales para la evaluación del dolor, citamos el Inventario Breve de Dolor y el Cuestionario de Evaluación del Dolor de McGill. Otros instrumentos multidimensionales incluyen: Clinically Aligned Pain Assessment (CAPA) Tool, Defense and Veterans Pain Rating Scale, Geriatric Pain Measure, Pain Impact Questionnaire (PIQ-6), Pain Monitor y ShortForm-36 Bodily Pain Scale (SF-36 BPS). Respecto a los cuestionarios más específicos, existen el Cuestionario de Impacto de la Fibromialgia, la Escala Fibromiálgica y el Inventario de Sensibilización Central. Entre los síntomas que con más frecuencia acompañan al dolor crónico, destacan la fatiga y los trastornos del sueño. Estos cuentan con cuestionarios específicos para su evaluación, además de formar parte de instrumentos más genéricos. En conclusión, la búsqueda de una métrica simple y aplicable para el dolor crónico aún está lejos de alcanzarse.
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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 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».