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Enregistrement W6958290431 · doi:10.6084/m9.figshare.20033051

Unravelling dystonic pain; a mixed methods survey to explore the language of dystonic pain and impact on life

2022· article· en· W6958290431 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDystoniaThematic analysisFeelingNeurological disorderMcGill Pain QuestionnairePain assessmentPain catastrophizing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dystonia is a neurological disorder characterised by involuntary muscle contractions. Pain is the primary non-motor symptom, and limited studies have investigated how dystonic pain is experienced. This study aimed to investigate how people with isolated dystonia describe their pain and compare across subgroups of dystonia. Anonymous online survey via social media asking participants to describe their pain in their own words, complete the McGill Pain Questionnaire (MPQ), and answer demographic questions. Thematic analysis identified common themes and frequencies were calculated for demographic and MPQ data. One-hundred and sixty-five respondents were included (mean age 51 years, 85% female). Thematic analysis identified four major themes “Physical sensations”, “Temporal features”, “Destruction”, “Impact on life” with several sub-themes. The most chosen MPQ descriptor was “exhausting” followed by “tight,” “sharp,” “pulling,” and “aching”. The most common descriptors showed similar prevalence across subgroups of dystonia. As no objective tests for pain exist, pain sufferers must use language to describe their pain experience. People with isolated dystonia used sensory words combined with metaphorical language to detail temporal features of pain, as well as destructive internal battles or feelings of external forces acting upon them, and the significant toll pain has on everyday life. Implications for rehabilitationPain is a common and debilitating non-motor symptom for people living with dystonia and should be discussed in a persons treatment plan.Pain sufferers use language to discuss their pain experience with others and report they don’t feel well understood by others including health professionals.People with dystonic pain commonly described physical sensations, temporal features, destructive forces, and the impact on life caused by their pain.Findings suggest the experience of pain with dystonia is varied and better pain management options for people with dystonia are needed. Pain is a common and debilitating non-motor symptom for people living with dystonia and should be discussed in a persons treatment plan. Pain sufferers use language to discuss their pain experience with others and report they don’t feel well understood by others including health professionals. People with dystonic pain commonly described physical sensations, temporal features, destructive forces, and the impact on life caused by their pain. Findings suggest the experience of pain with dystonia is varied and better pain management options for people with dystonia are needed.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
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