Postherpetic neuralgia: a descriptive analysis of patients seen in pain clinics*1
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Postherpetic neuralgia (PHN) is a common ailment that pain specialists must often cope with. The goal of the present survey is to investigate the pain characteristics of 119 PHN patients with persistent pain seen at different pain clinics. Methods information on demographic features, pain characteristics (MPQ-SV, VAS, VRS), and treatment was recorded by means of a standard case report form. RESULTS: Gender, age, location, and treatment were consistent with previous reports. Antidepressant, antiepileptic, and analgesic drugs were the most commonly used by patients. The patients seen in pain clinics are probably a subset of severe cases of PHN, where delayed referral to these units plays an important role. The most frequent qualitative features of the disease were the McGill Pain Questionnaire-Spanish Version (MPQ-SV). These features may change in relation to illness evolution; electric shocklike pain and emotional distress were significantly higher after 6 months of evolution and age (those younger than 70 were more able to locate painful areas and to feel pain as pricking or sharp), and gender (men selected spatial pressure and traction pressure more frequently). None of the explored variables was relevant to predicting pain intensity. CONCLUSIONS: This study reveals a subset of patients, mostly suffering from long-term PHN, where pain persists. The most frequent qualitative traits of PHN patients are described. Some variables were involved in modulation of pain characteristics in these patients. The effect of study design in interpretation of results is discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».