Pilot Study of a Survey to Identify the Prevalence of and Risk Factors for Chronic Neuropathic Pain Following Breast Cancer Surgery
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: To provide a preliminary determination of the prevalence rate of women who suffer from neuropathic pain post breast surgery (PPBS) and explore potential risk factors associated with its development. DESIGN: Prospective, quantitative, longitudinal survey. SETTING: Breast health clinic in western Canada. SAMPLE: A convenience sample of 17 women undergoing breast cancer surgery. METHODS: The Brief Pain Inventory was administered before surgery and 2 days, 10 days, and 3 months postsurgery. Demographic data also were collected preoperatively. Analysis included determining prevalence of PPBS; descriptive analyses on age, gender, and body mass index (BMI); presence of acute postoperative pain; type of surgery; and two-tailed t tests on age and BMI. MAIN RESEARCH VARIABLES: The symptom experience of chronic PPBS. FINDINGS: Twenty-three percent of the sample developed PPBS. Younger age (50 years or younger), more invasive surgery, acute postoperative pain, and less analgesic use during the acute postoperative period were factors associated with the development of PPBS. CONCLUSIONS: Additional research is required to confirm the significance of these potential risk factors in the development of PPBS. IMPLICATIONS FOR NURSING: Nurses are ideally situated to identify early signs of PPBS. In addition, nurses play a key role in the education of patients and healthcare professionals and can facilitate increased awareness about the possibility of developing PPBS, enabling earlier and more effective treatment of PPBS.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».