Pain evaluation of patients with fibromyalgia, osteoarthritis, and low back pain
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to evaluate and compare pain as reported by outpatients with fibromyalgia, osteoarthritis, and low back pain, in view of designing more adequate physical therapy treatment. PATIENTS AND METHODS: A Portuguese version of the McGill Pain Questionnaire - where subjects are asked to choose, from lists of pre-categorized words, one or none that best describes what they feel - was used to assess pain intensity and quality of 64 patients, of which 24 had fibromyalgia, 22 had osteoarthritis, and 18 had low back pain. The pre-categorized words were organized into 4 major classes -- sensory, affective, evaluative, and miscellaneous. RESULTS: Patients with fibromyalgia reported, comparatively, more intense pain through their choice of pain descriptors, both sensory and affective; they also chose a higher number of words from these classes than patients in the other groups and were the only ones to choose specific affective descriptors such as "vicious", "wretched", "exhausting", "blinding". CONCLUSION: Assuming that each disease presents unique qualities of pain experience, and that these can be pointed out by means of this questionnaire by patients' choice of specific groups of words, the findings suggest that fibromyalgia include not only a physical component, but also a psycho-emotional component, indicating that they require both emotional/affective and physical care.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».