El cuestionario de dolor de McGill (McGill Pain Questionnaire -MPQ) : consideraciones lingüísticas y estadísticas
Bibliographic record
Abstract
El cuestionario del dolor de McGill (Melzack, 1975) es el instrumento de evaluación de dolor de mayor difusión. El MPQ consta de 20 subclases de descriptores verbales de dolor que miden las dimensiones (categorías) sensorial, afectiva y evaluativa. También se otorga una puntuación de intensidad para cada descriptor dentro de cada subclase. Seis de los 84 ítems permiten obtener un índice que mide la intensidad del dolor en su conjunto. No obstante, a pesar de su popularidad internacional (se ha traducido a lo menos a 15 idiomas diferentes, incluidos el castellano y el portugués), el MPQ presenta algunas limitaciones psicométricas importantes que afectan su validez.Por ejemplo, los sistemas de puntuación resultan complicados psicométricamente, lo que genera dudas sobre la fiabilidad de las puntuaciones de las subclases; varios descriptores verbales pertenecientes a la dimensión evaluativa, en realidad describen aspectos afectivos; y algunos descriptores son difíciles de comprender por muchos pacientes.También aparecen problemas por el número desigual de descriptores dentro de las subclases, el número distinto de subclases dentro de cada categoría, la variabilidad en los rangos y en las puntuaciones de intervalo de los descriptores, la ambigüedad de algunos descriptores y la poca correspondencia entre las traducciones. Asimismo, comparada con la dimensión sensorial, la proporción de varianza explicada por la dimensión afectiva es tan sólo del 50%, mientras que la dimensión evaluativa explica un mero 10%. La poca estabilidad de la estructura factorial del MPQ resulta también problemática y sólo tres categorías pueden llevar a la pérdida de información diagnóstica debido a la restricción de la varianza. De hecho, varios estudios han sugerido que se necesita una amplia reestructuración del MPQ. En este sentido, se ofrecen sugerencias basadas en trabajos empíricos con el MPQ en un intento de mejorar un instrumento de evaluación del dolor muy valioso y aceptado.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.051 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".