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Enregistrement W2952176842 · doi:10.11606/issn.2317-0190.v25i1a158826

Frequencia e fatores determinantes da dor do membro fantasma em pacientes amputados assistidos por um centro de reabilitação situado no centro-oeste do Brasil

2018· article· pt· W2952176842 sur OpenAlexaboutno aff
Tauana Lemos Coimbra, Rodrigo Parente Medeiros

Notice bibliographique

RevueActa Fisiátrica · 2018
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMedicineGynecologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: Este estudo descritivo, longitudinal e prospectivo busca avaliar a frequência de dor do membro fantasma (DMF) em pacientes amputados que são assistidos por um centro de reabilitação assim como verificar a influência do perfil biopsicossocial, uso de tecnologias assistivas, medicamentos e terapias no caráter da DMF. Método: Foram entrevistados 16 indivíduos em dois momentos com intervalo de seis meses no período de Julho/2016 à Agosto de 2017. Como instrumentos de avaliação foram utilizados: questionário semi-estruturado abordando perfil social e clínico, EVA, SF-36 e Questionário de McGill. Os dados foram analisados descritivamente e com os testes T e Pearson. Resultados: Dos participantes, 8 eram do sexo masculino (50%), com idade média de 55,5 anos (DP:15,7), sendo maior parte procedente de Goiânia (75%) e com amputação transfemural (68,7%) de etiologia traumática (56,2). A frequência de DMF foi de 68,5% na primeira entrevista e 50% na segunda. Entre as duas entrevistas, houve diminuição na intensidade da dor relatada pelos indivíduos assim como no índice da dor e número de descritores do McGill e também acréscimo nos domínios do SF36. Não foi observada correlação positiva entre o uso de próteses, medicamentos ou realização de terapias com o quadro álgico dos amputados. Conclusão: A amostra estudada apresentou alta prevalência de dor do membro fantasma. São necessários mais estudos sobre a DMF e seus determinantes a fim de evidenciar seu impacto na vida do amputado.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,262 · 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'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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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