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Enregistrement W2907080632 · doi:10.1016/j.jor.2018.12.015

Qualitative aspects of patient pain during surgery with wide-awake local anesthesia

2019· article· en· W2907080632 sur OpenAlexaffabout
A. Luke MacNeill, John Wright, D. Joshua Mayich

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensHorizon Health NetworkDalhousie UniversitySaint John Regional HospitalUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMcGill Pain QuestionnaireAnesthesiaLocal anesthesiaAnkleProspective cohort studyPain scaleForefootFoot and ankle surgeryPostoperative painPhysical therapySurgeryVisual analogue scaleComplication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Studies assessing intraoperative pain during surgery with wide-awake local anesthesia typically use a unidimensional pain scale, which provides a limited view of the pain experience. The present paper describes two studies that assessed qualitative aspects of intraoperative pain using a multidimensional pain measure. METHODS: The first study was a retrospective survey of 24 patients who received a variety of foot and ankle procedures under wide-awake local anesthesia. Patients completed a copy of the Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) through the mail an average of six months following surgery. The second study was a prospective assessment of 40 patients receiving forefoot procedures under the same anesthesia. Patients completed a copy of the SF-MPQ directly after the surgery. RESULTS: = 1.82). In general, both studies found that sensory descriptors of pain (e.g., sharp, shooting, tender) were more common than affective descriptors. However, mean intensity ratings were low for all descriptors. CONCLUSION: The results of these studies provide a more comprehensive understanding of the patient experience during surgery with wide-awake local anesthesia.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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