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Enregistrement W2117490891 · doi:10.9789/2175-5361.2011.v3i3.2126-2136

Pain evaluation caused by perineorrhaphy in normal delivery

2011· article· pt· W2117490891 sur OpenAlexaboutno aff
Camila Barrêto de Almeida, Carla Coutinho Sento Sé, Elaine Gonçalves Pereira, Adriana Lenho de Figueiredo Pereira

Notice bibliographique

RevueDialnet (Universidad de la Rioja) · 2011
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy-related medical research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resumo Objetivos: Mensurar a dor no períneo em puérperas que tiveram perineorrafia e caracterizar sua percepção dolorosa. Método: Pesquisa descritiva e de abordagem quantitativa, que utilizou a Escala Qualitativa de Dor (EQD) e versão brasileira do Questionário McGill (Br-MGQ) para avaliação da dor. Resultados: Foram entrevistadas cinqüenta e três puérperas. A episiotomia foi o principal (70%) motivo de sutura perineal. Metade (50%) das puérperas que teve laceração perineal considerou a dor leve e a maior parte (46%) que teve episiotomia referiu dor moderada. A dor no períneo decorrente da episiotomia foi caracterizada como aquela que incomoda (avaliativa [56,7%]) e é dolorida (sensorial [51%]). Enquanto na laceração perineal a dor foi caracterizada como sensível (sensorial [50,0%]) e que incomoda (avaliativa [50,0%]). Conclusão: A dor no períneo tem intensidade e caracterização diferenciada na episiotomia e na laceração perineal. Descritores: Dor, períneo, episiotomia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,264 · 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'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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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