MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2152249017 · doi:10.1111/j.1526-4637.2009.00705.x

Contralateral Stimulation, Using TENS, of Phantom Limb Pain: Two Confirmatory Cases

2009· article· en· W2152249017 sur OpenAlexaboutno aff
Orazio Giuffrida, Lyn Simpson, Peter W. Halligan

Notice bibliographique

RevuePain Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAmputationPhantom limbPhysical therapyPhantom limb painVisual analogue scaleRandomized controlled trialPhantom painPhysical medicine and rehabilitationUpper limbSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study aims to evaluate the effectiveness of trans-electric nerve stimulation (TENS) for phantom limb pain applied to contralateral limb (nonamputated limb). DESIGN: Two detailed single case studies using TENS on the contralateral limb are reported in a longitudinal study with one-year follow-up. Five variables were measured across this period. The study comprised of five sequential stages (Pre-assessment, Preliminary baseline, Start of intervention, Extended assessment, One-year follow-up). SETTING AND PATIENTS: Patients were identified at the Rookwood Hospital in Cardiff. They subsequently received regular home visits. The first patient was a 24-year-old male who had suffered a left below-elbow amputation following a car crash. The second patient was a 38-year-old male who had a transfemoral right amputation further to a viral infection. MEASURES: The following semistructured interview and questionnaires were used: McGill Comprehensive pain questionnaire part A and B; The Cambridge Phantom Limb Profile; The Groningen Questionnaire: Problems after Arm Amputation; and 13 Visual Analog Scales. CONCLUSIONS: Both patients showed a significant improvement in their perception of phantom limb pain and sensations that was maintained at one-year follow-up. A randomized blinded controlled trial to confirm these positive outcomes is required.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,294 · 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.

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

Citations51
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePain MedicineMême sujetPain Management and TreatmentTravaux en français237 207