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Enregistrement W2736032122 · doi:10.25751/rspa.14815

Avaliação da Dor Crónica Pós-Operatória: Metodologia e Importância

2018· article· pt· W2736032122 sur OpenAlexaboutno aff
André Marques Coelho Costa e Silva

Notice bibliographique

RevuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2018
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMedicinePhilosophyGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introdução: A dor crónica afeta até 20% da população nos países desenvolvidos e o ato cirúrgico é uma das suas causas principais. Doentes com dor crónica pós-operatória necessitam de terapêuticas multidisciplinares prolongadas refletindo-se em gastos económicos avultados. O controlo eficaz da dor ajuda a diminuir a morbimortalidade nestes doentes, melhorando ao mesmo tempo funções relacionadas com a saúde. Uma avaliação adequada da dor está na base da sua gestão. Apesar de numerosos avanços cientificos alcançados na compreensão da dor e da sua neurofisiologia, não existem ainda orientações bem definidas para uma avaliação precisa da mesma. Dado o elevado impato económico e clínico da dor pós-operatória, os métodos que a avaliam assumem particular relevo para a equipa médica no contexto pós-cirúrgico. Objectivo: Neste estudo pretendemos rever a literatura mais recente relativamente à dor crónica pós-operatória, destancando as diferentes metologias de avaliação da dor crónica e quais os alvos de avaliação desta. Métodos: Esta revisão foi efetuada com recurso à base de dados PubMed, focando-se na literatura dos últimos 13 anos acerca deste tema. Foi efetuada uma seleção utilizando as seguintes palavra-chave: “postoperative pain”, “chronic pain”, “persistent postsurgical pain”, “pain scales”, “McGill Pain questionnaire”, “brief pain inventory”, “questionnaire”, “guidelines”, “pain experience”, “measurement”, “assessement”, “verbal rating scales”, “numeric rating scales”, “pain satisfaction” and “outcome measures”. A escolha, avaliação da qualidade metodológica e a seleção final foram feitas pelos autores. Resultados: Existem várias escalas de dor usadas para avaliar e estudar a dor crónica pós-operatória. Estas variam desde escalas rápidas de intensidade da dor até questionários extensos que cobrem as múltiplas dimensões da experiência da dor e funcionamento global do doente. Para além da avaliação da intensidade, qualidade e temporalidade da dor, outros items devem ser estudados. O bem-estar emocional, problemas relacionados com o sono, a fadiga e o gozo da vida foram identificados como os aspetos mais afetados para o doente. Existem métodos que se focam quer no bem-estar emocional quer na qualidade de vida associada à saúde. Alguns estudos sugerem que avaliar a sensibilidade à dor recorrendo a medidas de Quantitative Sensory Testing pode ser relevante na avaliação e tratamento de doentes com dor crónica. Conclusão: Existem várias ferramentas certificadas na avaliação de aspetos associados à dor. Os resultados da pesquisa sugerem e realçam a importância de avaliar o doente com dor crónica e não apenas a dor. O bem-estar físico, emocional, social e a interferência da dor na qualidade de vida devem ser estudados nestes doentes.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,010
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,330 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2018
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