Meeting the challenges of wound-associated pain: anticipatory pain, anxiety, stress, and wound healing.
Notice bibliographique
Résumé
P ain is an unpleasant physical and emotional experience that plays a key role in the lives of people with chronic wounds. It is well documented that the majority of patients with chronic wounds suffer from moderate to severe pain for a protracted period of time with frequent exacerbations. Although pain often is associated with conditions intrinsic to underlying etiologies (eg, acute lipodermatosclerosis in venous leg ulcers, Charcot changes with diabetic foot ulcers), trauma (pressure, shear, and friction), chemical irritation, infection, or inflammation, spontaneous pain may occur due to sensitization of nerve fibers. In studies conducted during dressing changes, patients describe the most excruciating pain at dressing removal as aggressive adhesives are peeled away from fragile and damaged periwound skin. Increasing evidence also validates pain with wound cleansing, especially when abrasive materials or forceps are used to remove debris from the wound bed. To raise awareness and promote a systemic approach to managing pain, Woo and Sibbald developed a wound-associated pain (WAP) model that highlights three key components: the wound, the cause, and the patient (see Figure 1). First, the underlying cause of the wound-associated pain must be treated. Second, local wound care issues that may exacerbate woundassociated pain must be addressed. These include tissue trauma (dressing removal and wound cleansing); moisture balance (too much moisture can cause skin maceration and erosion while too little moisture dries out the dressing that then tends to adhere to wound bed); infection/inflammation (increased pain is a warning sign for potential deep wound infection); and patient-centered concerns (eg, anxiety, depression, anticipation of pain). Meeting the Challenges of Wound-associated Pain: Anticipatory Pain, Anxiety, Stress, and Wound Healing
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».