Sensory profile and its impact on quality of life in patients with painful diabetic polyneuropathy
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Painful diabetic polyneuropathy (PDN) is common and causes significant disability. The sensory profile in each patient is different and affects quality of life. AIM: To describe the demographic, details of sensory profile and its impact on quality of life in patients with PDN. SETTINGS AND DESIGN: A cross-sectional survey in patients with PDN who were treated in a University Hospital. MATERIALS AND METHODS: They were interviewed with standard questionnaires, which included neuropathic pain scale (NPS), a short-form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) and a short form-36 quality of life survey (SF-36). STATISTICAL ANALYSIS USED: Descriptive statistics were used in demographic data. Student's t test was used to analyze continuous data. Multiple comparisons for proportions and correlations were made using Fisher Exact test and Pearson's coefficient of correlation, respectively. RESULTS: Thirty three patients were included in this study. In NPS, sharp pain was the most common symptom and itching was the least common. Almost all patients had more than one type of pain. The mean VAS was 53 mm. In SFMPQ, the sensory score, affective score and the present pain score fell in the moderate range. In SF-36, physical functioning was the most affected and social function was the least affected. CONCLUSIONS: PDN significantly affects patients' quality of life, especially physical function and role limitation due to a physical problem. Almost all patients have many types of pain and sharp pain is the most common.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».