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Enregistrement W2063397970 · doi:10.1177/1049909108322293

Word Choices of Advanced Cancer Patients: Frequency of Nociceptive and Neuropathic Pain

2008· article· en· W2063397970 sur OpenAlexfundaboutno aff
Marjorie C. Dobratz

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Hospice and Palliative Medicine® · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésMedicineNociceptionNeuropathic painMcGill Pain QuestionnaireCancerCancer painPhysical therapyAnesthesiaInternal medicineVisual analogue scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to determine if nociceptive and/or neuropathic pain in advanced cancer patients could be identified by word selections made on the McGill Melzack Pain Questionnaire. Theoretical definitions for nociceptive and neuropathic pain provided a framework for categorizing the word descriptors in the McGill Melzack Pain Questionnaire's sensory and miscellaneous dimensions. A description study design was used to group word frequencies by primary site and pain type. The participants were 76 advanced cancer patients who received home-based hospice services. A wide range of word choices for lung cancer patients supported both nociceptive and neuropathic pain. Individuals with colon and liver cancer selected words that described 2 types of nociceptive (visceral, somatic) pain, while those with prostate cancer noted somatic pain. A set frequency was not reached by individuals with breast, pancreatic, gastric, and other advanced cancers. This study provided evidence that advanced cancer patients select words that describe nociceptive and neuropathic pain types.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations17
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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