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Intervention for phantom limb pain

2017· article· en· W2791855507 sur OpenAlexaboutno aff
Shashikumar Ramadugu, Satish C Nagabushnam, Nagendra Katuwal, Kaushik Chatterjee

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Psychiatry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialMedicinePhysical therapyPhantom limbVisual analogue scaleCrossover studyRandomizationProprioceptionPhysical medicine and rehabilitationSurgeryImaging phantomNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Mirror therapy suggested to help relieve phantom limb pain (PLP) by resolving the visual- proprioceptive dissociation in the brain, but studies so far either had shorter follow-up or smaller sample size. MATERIALS AND METHODS: In this randomized single crossover trial, 64 amputees with PLP in the age group of 15-75 years of age were distributed into test and control groups by simple randomization method. Of these 28 in control and 32 in test groups, respectively, completed the 4 weeks of mirror therapy and 12 weeks of follow-up assessments. A standardized set of exercises for 15 min/day for 4 and 8 weeks in test and control groups (in the first 4 weeks, the mirror was covered), respectively, was administered under supervision of one of the authors. All were assessed using the visual analog scale and Short-Form McGill Pain Questionnaire on day 0 and at 4, 8, and 12 weeks after therapy. In control group for the initial 4 weeks, the mirror was covered. The assessing author was blinded to the group to which the participants belonged. RESULTS: < 0.0001). Significant reduction was seen in control group also after the switchover and sustained for 12 weeks in both. No harm was reported. CONCLUSION: Mirror therapy is effective in relieving the intensity, duration, frequency, and overall PLP, and improvement is maintained up to 12 weeks' posttherapy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,305 · 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.

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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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