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Enregistrement W2077865193 · doi:10.1155/2011/809071

Symptom Burden, Medication Detriment, and Support for the Use of the 15D Health-Related Quality of Life Instrument in a Chronic Pain Clinic Population

2011· article· en· W2077865193 sur OpenAlex
Bruce Dick, Saifudin Rashiq, Michelle J. Verrier, Arto Öhinmaa, Julie Zhang

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePain Research and Treatment · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Chronic painMedical prescriptionDemographicsPopulationPhysical therapyPsychiatryEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic noncancer pain is a prevalent problem associated with poor quality of life. While symptom burden is frequently mentioned in the literature and clinical settings, this research highlights the considerable negative impact of chronic pain on the individual. The 15D, a measure of health-related quality of life (HRQOL), is a user-friendly tool with good psychometric properties. Using a modified edmonton symptom assessment scale (ESAS), we examined whether demographics, medical history, and symptom burden reports from the ESAS would be related statistically to HRQOL measured with the 15D. Symptom burden, medication detriment scores, and number of medical comorbidities were significant negative predictors of 15D scores with ESAS symptom burden being the strongest predictor. Our findings highlight the tremendous symptom burden experienced in our sample. Our data suggest that heavier prescription medication treatment for chronic pain has the potential to negatively impact HRQOL. Much remains unknown regarding how to assess and improve HRQOL in this relatively heterogeneous clinical population.

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.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,180 · 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