Pain problems for patients with mild and moderate chronic obstructive pulmonary disease – a community-based study in Shanghai
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a great public health burden worldwide. Few studies have focused on pain problems in patients with mild and moderate COPD in Chinese community settings. METHODS: A cross-sectional study of 283 patients with mild and moderate COPD was conducted in six communities that were randomly sampled in Pudong New Area of Shanghai, China, in 2016. A face-to-face interview was conducted to collect data on personal characteristics and health conditions. The short form McGill Pain Questionnaire and the COPD assessment test (CAT) were applied to evaluate pain problems and health status, respectively. RESULTS: Among 283 subjects, more than one third (37%) had pain problems indicated by the present pain intensity (PPI) scale. COPD patients aged <65 years with exacerbation in the past 12 months or a CAT score of ≥10 had a significantly higher score in affective dimension. Female sex, COPD severity, and length of disease were significantly related to higher scores of the sensory dimension. Those with moderate COPD or a CAT score of ≥10 had significantly higher scores of visual analog scale than those with mild COPD or a CAT score <10. Patients with moderate COPD had a higher rank of PPI than those with mild COPD. CONCLUSION: Pain was common in patients with mild and moderate COPD in the community settings of Shanghai, China. Severity of COPD and CAT score were significantly related to the prevalence of pain. Intervention measures should be developed to improve pain problems for COPD 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».