É possível medir a dor de nossos pacientes?
Notice bibliographique
Résumé
O objetivo desse estudo é descrever e discutir os principais instrumentos para avaliar a dor musculoesquelética crônica e seus sintomas e síndromes associadas. O tratamento de pacientes com dor crônica, independente da doença de base, impõe desafios inerentes à multidimensionalidade. Um dos principais é como aferir o resultado das intervenções. As formas mais comuns de medida são as escalas analógicas. São consideradas unidimensionais porque avaliam apenas a intensidade da dor sem levar em conta os demais aspectos clínicos. O uso de questionários com escalas multidimensionais tem a vantagem de captar não só a intensidade da dor, mas os demais fenômenos que a acompanham, o grau de incapacidade, aspectos emocionais e mesmo os impactos sociais e ocupacionais. Em relação aos instrumentos multidimensionais para avaliação da dor citamos o Inventário Breve de Dor 11 e o Questionário para Avaliação de Dor de McGill. Outros instrumentos multidimensionais incluem: Clinically Aligned Pain Assessment (CAPA)Tool, Defense and Veterans Pain Rating Scale, Geriatric Pain Measure, Pain Impact Questionnaire (PIQ-6), Pain Monitor and ShortForm-36 Bodily Pain Scale (SF-36 BPS). Quanto aos questionários mais específicos, existem o Questionário de Impacto da Fibromialgia14, Escala Fibromiálgica15 e o Inventário de Sensibilização Central. Entre os sintomas que mais frequentemente acompanham a dor crônica, a fadiga e o sono se destacam. Esses têm questionários específicos para sua medida, além de comporem os questionários mais genéricos. Concluindo, a busca por uma métrica para a dor crônica que seja simples e aplicável ainda está longe de ser alcançada.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».