Saltar para:
Logótipo
Comuta visibilidade da coluna esquerda
Você está em: Início > Publicações > Visualização > Chronic pain patient narratives allow for the estimation of current pain intensity

Publicações

Chronic pain patient narratives allow for the estimation of current pain intensity

Título
Chronic pain patient narratives allow for the estimation of current pain intensity
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2023
Autores
Nunes, DAP
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ferreira Gomes, J
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Oliveira, D
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Carlos Vaz
(Autor)
FMUP
Pimenta, S
(Autor)
FMUP
Ver página pessoal Sem permissões para visualizar e-mail institucional Pesquisar Publicações do Participante Ver página do Authenticus Sem ORCID
Neto F.L.
(Autor)
FMUP
de Matos, DM
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Ata de Conferência Internacional
Páginas: 716-719
36th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems, CBMS 2023
L¿Aquila, 22 June 2023 through 24 June 2023
Indexação
Publicação em ISI Web of Knowledge ISI Web of Knowledge - 0 Citações
Publicação em Scopus Scopus - 0 Citações
Outras Informações
ID Authenticus: P-00X-EQ0
Abstract (EN): We demonstrate a proof-of-concept for the analysis of the language of chronic pain for pain intensity estimation. Importantly, we show that focus on specific words/themes is especially correlated with specific pain intensity categories. We interviewed chronic pain patients and collected demographic and clinical data. 65 patients (40 females), averaging 56.4 +/- 12.7 years of age, participated in the study. Patients reported their current pain intensity on a Visual Analogue Scale, which we discretized into 3 classes: mild, moderate, and severe pain. We extracted language features from the transcribed interview of each patient and used them to classify their pain intensity category. We measured performance with the weighted F-1 score. Finally, we analyzed potential confounding variables for internal validity. The best performing model was the Support Vector Machine with an Early Fusion of select language features, with an F-1 of 0.60, improving 39.5% upon the baseline. Patients with mild pain focused more on verbs, whilst moderate and severe pain patients focused on adverbs, and nouns and adjectives, respectively. We show that language features from patient narratives indeed convey information relevant for pain intensity estimation, and that our models can take advantage of that.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 4
Documentos
Não foi encontrado nenhum documento associado à publicação.
Recomendar Página Voltar ao Topo
Copyright 1996-2025 © Faculdade de Direito da Universidade do Porto  I Termos e Condições  I Acessibilidade  I Índice A-Z
Página gerada em: 2025-08-22 às 23:40:15 | Política de Privacidade | Política de Proteção de Dados Pessoais | Denúncias