Trumpos formos McGill skausmo klausimyno II versijos (TF-MSK-II) lietuviško varianto klinikinis pagrįstumo ir tinkamumo įvertinimas
Bibliographic record
Abstract
Vienas pagrindinių instrumentų skausmo savybių kokybiniam vertinimui yra McGill skausmo klausimynas (MSK) ir jo trumpa forma (TF-MSK-I), tačiau jie nėra jautrūs neuropatinio skausmo savybių vertinimui, taip pat gana grėmėzdiški. Lietuvoje skausmo vertinimui taikomas Pakulos lietuviškas skausmo klausimynas, kuris yra MSK lietuviškas analogas. Trumpos jo versijos nėra sukurta. Darbo tikslas: Atlikti trumpos MCGILL skausmo klausimyno II versijos (TF-MSK-II) lietuviško varianto klinikinį pagrįstumo ir tinkamumo įvertinimą. Uždaviniai: 1. Nustatyti sensorinių ir afektinių TF-MSK-II klausimyno įverčių ryšį su Pakulos lietuviško skausmo klausimyno, gyvenimo kokybės ir emocinės būsenos įverčiais tiriant pacientus, patiriančius skirtingos etiologijos skausmą. 2. Nustatyti TF-MSK II klausimyno vidinį suderinamumą. Darbo metodika: Tyrimo metu remiantis tiksline atranka pasirinkti ir apklausti 98 pacientai, pastarąją savaitę patiriantys stipresnį nei 4 balai skausmą skaičių analogijos skalėje ir gydomi Kardiologijos (n=16), Akušerijos-ginekologijos (n=37), Neurologijos (n=25) bei Reumatologijos (n=20) skyriuose bei pagal savo sveikatos būseną galintys dalyvauti apklausoje. Tyrimo metu pacientų skausmo kokybiniai parametrai apibūdinti Pakulos lietuvišku skausmo klausimynu (PLSK), TF-MSK-II, nerimo ir depresijos simptomai nustatyti HAD (Klinikine nerimo ir depresijos skale), gyvenimo kokybės lygmuo - SF-12 klausimynu. [...].
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.010 |
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".