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Enregistrement W2096977852 · doi:10.1111/j.1526-4637.2011.01227.x

The Influence of Chinook Winds and Other Weather Patterns upon Neuropathic Pain

2011· article· en· W2096977852 sur OpenAlexaff
Sybil Ngan, Cory Toth

Notice bibliographique

RevuePain Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesFondation pour la Recherche Médicale
Mots-clésChinook windMedicineNeuropathic painPopulationAnesthesiaEnvironmental healthFisheryFish <Actinopterygii>Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Although Chinook winds are often viewed positively during a cold prairie winter, patients suffering with neuropathic pain (NeP) anecdotally report exacerbations of NeP during Chinooks and during other weather changes. Our objective was to identify if Chinook winds lead to acute exacerbations in pain severity in a NeP patient population. DESIGN: Prospective diary-based assessments of patients with at least moderate NeP over 6-month periods during different seasons of the year were performed. Concurrent weather conditions were tracked hourly, with Chinook winds defined using accepted meteorological definition. We also examined other aspects of weather including precipitation, temperature, and humidity. Days with acute exacerbations were defined when a daily visual analog score pain score was ≥2 points above their average NeP score over the entire 6-month period. RESULTS: Chinooks were not associated with individual acute exacerbations in NeP. Instead, Chinook days were found to be protective against acute exacerbations in NeP (odds ratio 0.52 [0.33-0.71]). Post hoc study associated Chinooks with NeP relief (odds ratio 1.83 [1.17-2.49]). We could not identify relationship between precipitation or humidity with acute NeP exacerbation. However, days with cold temperature ≤ -14°C were associated with greater risk of NeP exacerbation. CONCLUSION: Weather-mediated changes occur for patients with NeP, manifesting as relief from Chinook winds while cold temperature conditions can provoke exacerbations in NeP.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
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)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,233 · 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.

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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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