Pain and health-related quality of life in people with chronic leg ulcers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Venous leg ulceration is associated with pain and poor health-related quality of life (HRQL). The purpose of this study was to identify demographic and clinical characteristics associated with pain and decreased HRQL in patients with active venous ulcers. METHODS: Baseline data were combined from two trials that took place between 2001 and 2007 (n = 564). Pain was measured using the Numeric Pain Scale (NPS), and HRQL was measured using the Medical Outcomes Survey 12-item Short Form (SF-12), which generates a Physical (PCS) and Mental Component Summary (MCS). Analyses included logistic and linear regression (for pain and HRQL, respectively). RESULTS: Mean age was 66.5 years; 47% were male. Median NPS score was 2.2 (out of 10) and mean PCS and MCS scores were 38.0 and 50.5, respectively (scores are standardized to a mean of 50 representing average HRQL). Younger age, living with others, and arthritis were associated with pain. Poorer PCS was associated with being female, venous/mixed ulcer etiology, larger ulcers, longer ulcer duration, cardiovascular disease, arthritis and higher pain intensity. Poorer MCS was associated with younger age, longer ulcer duration, comorbidity and higher pain intensity. CONCLUSION: Research is needed to test strategies to reduce pain and possibly improve HRQL in high risk groups.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».