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Enregistrement W2033778558 · doi:10.1111/sdi.12372

An Approach to Pain Management in End Stage Renal Disease: Considerations for General Management and Intradialytic Symptoms

2015· article· en· W2033778558 sur OpenAlexaff
Holly M. Koncicki, Frank Brennan, Katie Vinen, Sara N. Davison

Notice bibliographique

RevueSeminars in Dialysis · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicinePopulationHeadachesEnd stage renal diseaseDiseaseKidney diseaseQuality of life (healthcare)Physical therapyInternal medicineSurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence and severity of symptoms in patients with advanced chronic kidney disease is higher than those of the general population and comparable to those with other chronic and serious medical conditions. Despite the prevalence and severity in this population, symptoms continue to be under-recognized and inadequately managed. The recognition of specific intradialytic pain syndromes such as pain related to arteriovenous access, headaches, muscle cramps or generalized pain by providers may aid in improving patient compliance and quality of life. The approach to pain management in end stage renal disease patients follows that of the general population with specific considerations regarding clearance and potential side effects guiding selection of agents. Overall, evidence is limited regarding the pharmacology of many medications in this population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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