MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2635336940 · doi:10.1007/s10792-017-0554-y

Crossover clinical trial of pain relief in cataract surgery

2017· article· en· W2635336940 sur OpenAlexaff
Suvin Choi, Sang-Gue Park, Lorne Bellan, Hyung-Hwan Lee, Sung Kun Chung

Notice bibliographique

RevueInternational Ophthalmology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensMisericordia Community Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCataract surgeryVisual analogue scaleCrossover studyAnesthesiaContext (archaeology)RandomizationSurgeryRandomized controlled trialPlacebo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To determine the effects of intra-operative Korean traditional music on pain experienced by Korean patients undergoing sequential bilateral cataract surgery. METHODS: This was a two-sequence, two-period, and two-treatment crossover study. Fifty-two patients with cataracts were divided into two groups by block randomization, and bilateral cataract surgery was performed. In group 1, patients listened to Korean traditional music (KTM) during their first but not second cataract surgery. This sequence was reversed for patients in group 2. After each surgery, patients scored their pain intensity (PI) using a visual analog scale (VAS) ranging from 0 to 10, where 0 was 'no pain' and 10 was 'unbearable pain.' RESULT: There was a statistically significant reduction in the mean VAS score with KTM (3.1 ± 2.0) compared to that without KTM (4.1 ± 2.2; p = 0.013). However, there were no statistically significant differences in blood pressure or pulse rates. CONCLUSION: KTM had a significant effect on reducing pain experienced by patients during cataract surgery. This may be useful in the context of other surgical procedures to reduce pain in Korean patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational OphthalmologyMême sujetMusic Therapy and HealthTravaux en français237 207