DEVELOPMENT OF A DIGITAL PAIN MAPPING TOOL USING ICONOGRAPHY FOR THE ASSESSMENT OF SENSORY PAIN
Notice bibliographique
Résumé
The overall theme of this thesis is the study of sensory pain assessment and describes how digital pain mapping using standardized iconography can be used to help portray and understand the sensory pain experience. The research presented in this thesis is focused on the design, development, and use of a web-based sensory pain assessment tool for individuals with chronic pain called the Pain-QuILT. “QuILT” is an acronym describing the different parameters that are captured by the tool: pain quality, intensity, and location in a digital format that can be tracked over time. The central hypothesis guiding this work is that users of pain assessment tools will tend to favour a digital icon-based sensory pain mapping tool (‘PainQuILT’) over currently available sensory pain assessment tools. “Pain assessment tool” has been operationally defined as a standardized method for capturing information about an individual’s sensory pain experience. In this context, “users” include both individuals experiencing chronic pain and healthcare providers who seek to assess and understand pain. Research to date has focused on phased evaluation of the Pain-QuILT in the context of clinical sensory pain assessment for two distinct user groups: adolescents (aged 12 to 18 years) and adults (aged 19 years and older) with chronic pain. Each stage of research has generated and been informed by user feedback, leading to iterative improvements in tool functionality. Thus, as a whole, this body of work represents an evolving effort to improve the clinical assessment of sensory pain using the approach of icon-based pain mapping in a digital and visual format. Through the collective research presented in this thesis, we have affirmed that digital pain mapping using iconography is a viable solution to the clinical challenge of sensory pain assessment in adolescents and adults with chronic pain.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».