Bibliographic record
Abstract
"La naturaleza afectiva del dolor crónico. El objetivo de este estudio fue contrastar si la versión españoladel Cuestionario de Dolor McGill (MPQ-SV) se muestra sensible a las diferencias entre pacientescon dolor agudo y pacientes con dolor crónico así como comprobar si la estructura factorial delcuestionario es generalizable a ambas muestras. La muestra estaba compuesta de 175 pacientes con dolorcrónico y 176 pacientes con dolor agudo. Se llevó a cabo una comparación entre las puntuacionesmedias de las subescalas (sensorial, afectiva y total), las correlaciones y los índices de fiabilidad de lasmismas. También se realizó una análisis factorial confirmatorio multimuestra. Los pacientes de dolorcrónico obtuvieron puntuaciones más altas que los pacientes con dolor agudo en todas las subescalas(sensorial y afectiva) y en la escala total. Por otro lado, las intercorrelaciones entre las subescalas y susíndices de fiabilidad fueron más altos cuando la muestra era de dolor crónico. Finalmente, de acuerdocon el modelo tridimensional que subyace a la creación del cuestionario, la estructura factorial delMPQ-SV no es generalizable de una muestr a a otra. En conclusión, el MPQ es sensible a las diferenciasentre dolor crónico y agudo. Se discute si la carga emocional del dolor crónico se traduce en altaspuntuaciones en todas las subescalas del MPQ."
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".