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Enregistrement W2587639896

The characteristics of wound pain associated with diabetes-related foot ulcers: A pilot study

2016· article· en· W2587639896 sur OpenAlexaboutno aff
AM Dickinson, Nicoletta Frescos, J.C. Firth, PS Hamblin

Notice bibliographique

RevueWound Practice & Research: Journal of the Australian Wound Management Association · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyNeuropathic painDiabetes mellitusMcGill Pain QuestionnaireQuality of life (healthcare)Foot (prosody)Pain assessmentDiabetic footPain managementVisual analogue scaleAnesthesiaNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is increasing evidence that people with diabetes-related foot ulcers (DRFU) can experience pain related to their wound. A cross-sectional pilot study was conducted to examine and compare the prevalence, intensity and nature of DRFU pain in people with neuropathic, neuroischaemic and ischaemic wound aetiologies. A questionnaire incorporating pain assessment tools, the Short-form McGill Pain Questionnaire and the Short-form Brief Pain Inventory was used to interview 15 patients with DRFU. Descriptive analyses were conducted. The mean age was 64 years, 60% had neuropathic ulcers and 40% had neuroischaemic ulcers. No ischaemic DRFU were observed in the study sample. Formal assessment tools had a higher reported pain prevalence (53%) compared with a single question asked by the researcher (33%). Low scores for pain intensity and effect of pain on health-related quality of life were reported for both aetiologies. This study indicates people with DRFU can experience wound pain, despite analgesia usage. It also highlights that clinical pain assessment and management techniques appear inadequate. A larger study is warranted to investigate characteristics of DRFU pain, to determine if statistical differences in pain experiences exist between wound aetiologies and to develop guidelines for assessment and management of wound pain.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,290 · 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.

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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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