MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2517461177

骨肉瘤患者的疼痛、负性情绪、睡眠和生活质量及其相互关系

2010· article· zh· W2517461177 sur OpenAlexaboutno aff
沈奕, P Hoang The Dan

Notice bibliographique

RevueActa Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni · 2010
Typearticle
Languezh
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

目的:探讨骨肉瘤患者的疼痛、负性情绪、睡眠和生活质量及其相互关系。方法:应用简式McGill疼痛问卷(SF-MPQ)、疼痛自我效能感问卷(PSEQ)、贝克抑郁量表(BDI)、贝克焦虑量表(BAI)、阿森斯失眠量表(AIS)、简式健康相关生活质量问卷(SF-12)对139名骨肉瘤患者和139名健康者的疼痛、情绪、睡眠和生活质量进行评估。结果:61.2%的骨肉瘤患者有中等以上强度的疼痛,PSEQ分与疼痛强度呈明显负相关(P〈0.001);骨肉瘤组在情绪、睡眠、生活质量等量表上的得分均明显高于正常对照组(P〈0.01);骨肉瘤组在疼痛、情绪、睡眠、生活质量等量表上的得分之间存在相关关系(P〈0.05)。结论:骨肉瘤导致患者存在疼痛、抑郁、焦虑和睡眠问题,且这些问题相互影响,使得骨肉瘤患者生活质量降低。

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,276 · 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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueActa Scientiarum Naturalium Universitatis SunyatseniMême sujetMedical Research and TreatmentsTravaux en français237 207