Can Wound Exudate from Venous Leg Ulcers Measure Wound Pain Status?: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the associations between the self-evaluated pain status and two pain biomarker candidates, nerve growth factor and S100A8/A9, in exudate from venous leg ulcer to finally develop an objective pain evaluation method. Patients with venous leg ulcer participated in this cross-sectional observational study conducted between April and October 2014 at two medical facilities. During routine wound care, each participant self-evaluated their pain status at each examination using the 10-point numerical rating scale (present pain intensity) and the short-form McGill Pain Questionnaire 2 (continuous pain, intermittent pain, neuropathic pain, affective descriptors, and total score). Venous leg ulcer exudate sample was collected after wound cleansing. The nerve growth factor and S100A8/A9 concentrations in the venous leg ulcer exudate were measured by enzyme-linked immunosorbent assay and standardized according to the wound area. The association between each pain status and the two standardized protein concentrations was evaluated using Spearman's correlation coefficient. In 30 sample collected from 13 participants, the standardized nerve growth factor concentration was negatively correlated with continuous pain (ρ = -0.47, P = 0.01), intermittent pain (ρ = -0.48, P = 0.01), neuropathic pain (ρ = -0.51, P = 0.01), and total score (ρ = -0.46, P = 0.01). The standardized S100A8/A9 concentration was positively correlated with present pain intensity (ρ = 0.46, P = 0.03) and continuous pain (ρ = 0.48, P = 0.03). Thus, these two proteins may be useful for objective evaluation of wound pain in venous leg ulcer patients.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».