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Enregistrement W2594271836 · doi:10.1155/2017/3829168

Characteristics and Etiologies of Chronic Scrotal Pain: A Common but Poorly Understood Condition

2017· article· en· W2594271836 sur OpenAlexaff
Aosama Aljumaily, Hind Abdul Jaleel Al-Khazraji, Allan Gordon, Susan Lau, Keith Jarvi

Notice bibliographique

RevuePain Research and Management · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMale Reproductive Health Studies
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEtiologyMedicineScrotal PainPhysical examinationNeuropathic painSurgeryPhysical therapyInternal medicinePediatricsAnesthesiaScrotum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic scrotal pain (CSP) is a common and debilitating condition, but the underlying characteristics and etiology of CSP are poorly understood. The objective of this study is to identify the characteristic and etiologies of CSP. Men presenting for management of CSP completed a standardized questionnaire and underwent a complete physical examination. From Feb 2014 to Sep 2015, a total of 131 men (mean age 43) with CSP were studied. The CSP was of long duration (mean of 4.7 ± 5.95 years) and dramatically affected men's lives, with adverse effects on normal activities (71.%), ability to work (51.90%), and sexual functioning (61.8%). 50.4% felt depressed on most days, and 67.17% felt either unhappy or terrible with their present condition. Physical examination revealed that the epididymis was the most common tender area found in 70/131 men (53.43%), though a musculoskeletal source for the pain was found in 9.9%. Neuropathic changes were found in 30%. For close to half of the men (43.5%) we were unable to identify any potential cause for the CSP. This study characterizes the dramatic impact that CSP has on the lives of men, while providing an understanding of the common etiologies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,253
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations29
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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