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Enregistrement W2065563352 · doi:10.1089/acu.2009.0674

Acupuncture as a Therapeutic Approach to Postthoracotomy Pain

2009· article· en· W2065563352 sur OpenAlexaboutno aff
Robert Nastasi

Notice bibliographique

RevueMedical Acupuncture · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcupuncture Treatment Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGabapentinAcupunctureVisual analogue scaleAnesthesiaNeuropathic painPerioperativeSpinal cord stimulatorPain scalePopulationRating scalePhysical therapySurgerySpinal cordSpinal cord stimulationAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Chronic postthoracotomy pain (CPP) is defined as an aching or burning sensation 2 months postoperatively along the incision site (lateral or posterior-lateral). Prevalence rates range from 44%–54%. Objective: To define, quantify, and review techniques to prevent and reduce the incidence of CPP. Design and Setting: A comprehensive literature review using OVIDMEDLINE and PUBMED was performed based on preoperative, perioperative, and postoperative techniques that have attempted to reduce the incidence of CPP. Treatment options consisted of preoperative epidural catheters, operative techniques, and postoperative cutaneous extrapleural intercostal nerve block, acupuncture, PCA pumps, gabapentin, or analgesics. Main Outcome Measures: Pain was measured using a visual analog scale (VAS), 4-point scale, McGill Pain Questionnaire, Leeds Assessment of Neuropathic Symptoms and Signs, verbal response scale, numerical rating scale, or a brief pain inventory scale. Results: To date, only gabapentin, transdermal nitroglycerin/etodolac, and acupuncture have produced modest reductions in pain. However, these studies were limited due to either size or length of follow-up. Conclusions: With a lack of definitive treatment options for CPP, and the ability to administer acupuncture to this population of patients, a trial should be conducted to address its efficacy.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,324 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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