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Enregistrement W2075270406 · doi:10.1111/papr.12125

Healthy Aging in Relation to Chronic Pain and Quality of Life in Europe

2013· review· en· W2075270406 sur OpenAlexaff
Regina Leadley, Nigel Armstrong, Kimberly J. Reid, Alex Allen, Kate Misso, Jos Kleijnen

Notice bibliographique

RevuePain Practice · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesAmgen
Mots-clésObservational studyMedicineQuality of life (healthcare)Chronic painPhysical therapyMEDLINEPsychological interventionSystematic reviewInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To undertake a review of the most recent data on the relationship between quality of life (QoL) and chronic pain, as a basis for discussions about healthy aging in Europe. METHOD: A search was conducted to obtain studies on the relationship between pain severity and QoL and intervention studies reporting both QoL and pain severity in those with chronic pain in Europe. Medline and Embase were searched for observational studies and systematic reviews from 2009 to 2011. Four further databases were searched for systematic reviews and guidance from 2005 to 2011. Update searches for observational studies and systematic reviews for the period November 2011 to January 2013 were performed on Medline and Embase. RESULTS: We identified 8 observational studies and 1 systematic review that generally showed a statistically significant relationship between pain severity and QoL. We identified 5 systematic reviews of interventions in chronic pain that summarized both pain and QoL data that generally showed both a statistically significant reduction in pain and statistically significant increase in QoL. CONCLUSION: There is strong evidence of a correlation between pain severity and QoL. There is some evidence that treatment in chronic pain patients can reduce pain and simultaneously improve QoL. Prevention and treatment of chronic pain may be of significant help in reaching the aim to increase the healthy lifespan.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations113
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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