Dor na esclerose múltipla: caracterização de uma população Portuguesa de 85 doentes.
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a frequent neurological disease, with an estimated prevalence in Portugal of 60/100.000. It is a disease of the young adult, whose first symptoms are commonly of sensory type. The pathological process is of inflammatory nature, involving the central nervous system. The typical histopathological lesion is an area of demyelination. Initial descriptive studies affirmed that pain was an uncommon symptom in MS. However, it soon became evident that the majority of MS patients experience pain in the course of their disease. In MS it is possible to find any kind of pain syndrome, being the most common central neuropathic pain. A sample of 85 MS patients of the Outpatient Clinic of Demyelinating Diseases of the Neurology Department of São João Hospital, Oporto, Portugal, was studied. The presence of pain, demographic characteristics, disease duration, year of diagnosis, MS subtype, treatments and Expanded Disability Status Scale (EDSS) score were investigated. The group of MS patients with pain completed the short versions of the pain questionnaires The Brief Pain Inventory (BPI) and The McGill Pain Questionnaire (MPQ), for more detailed pain characterization. The prevalence of pain found was 34%. We have not established an association between the existence of pain and disease duration or functional impairment. However, pain interfered significantly with the patients' general activity, mood, work, social relations with others and enjoyment of life. All the pain and MS patients that completed the MPQ employed more than one word to describe their pain, using always words from both the sensory and affective categories. Patient pain descriptions included the word hot-burning in 58,8% of the cases; this word is used commonly in the description of central neuropathic pain. Pain is an important symptom in 85 Portuguese patients with MS, not only because of the high pain prevalence found, but also because of its interference with their quality of life. Pain recognition in MS patients is fundamental to adequately treating MS patients with pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».