The evaluation of pain in neurosurgical patients before and after operation in Kerman Shahid Bahonar Hospital according to the McGill pain questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
The McGill Pain Questionnaire (MPQ) consists primarily of 3 major classes of word descriptors-sensory, affective and evaluative that are used by patients to specify subjective pain experience. It also contains an intensity scale and other items to determine the properties of pain experience. The questionnaire was designed to provide quantitative measures of clinical pain that can be treated statistically. This paper describes the procedures for administration of the questionnaire and the various measures that can be derived from an Iranian version in comparison with previous results, which were obtained from other countries. The mean and standard deviation of these measures, based on data obtained from 46 neurosurgical patients suffering from several kinds of psychocognitive and emotional status, before and after surgery in Kerman Shahid Bahonar hospital is presented. In addition, an experimental study utilizing the questionnaire was analyzed in order to describe the nature of the information obtained by an Iranian version. The data, taken together, indicate that the McGill Pain Questionnaire provides quantitative information that can be treated statistically, and is sufficiently sensitive to detect differences among different methods of pain relieve which work with Iranian pain patients. These results show that the dimensions are close to the previous studies conducted by Melzak and Torgerson (1971) and Ebrahimi-Nejad (1997). \n \nKeywords: McGill pain questionnaire, Iran, Acute pain, Chronic pain, Pain theory
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».