Tabaquisme i addicció a la nicotina. Relació amb el dolor de difícil control i l’edmonton classification system for cancer pain (ecs-cp)
Notice bibliographique
Résumé
Catala.Objectiu: Realitzar la traduccio i la validacio linguistica al Catala i al castella de la “Quick Users Guide” de l’ Edmonton Classification System for Cancer Pain (ECS-CP). Metodologia: A partir de la traduccio de l’original i amb el proces de retrotraduccio i conciliacio linguistica es va obtenir una versio en catala i en castella. L’estudi de llegibilitat es va fer mitjancant l’Index de Llegibilitat de Flesch-Szigriszt (IFSZ) i l’Index de Fernandez-Huertas. Resultats: Per a les dues versions els resultats van ser d’una mica dificil i apte per a un nivell d’escolaritzacio de batxillerat. L’estudi de fiabilitat mitjancat el coeficient kappa promig va donar un resultat de 0,79 per a la versio catalana i de 0,83 per la castellana, reflexant un grau d’acord bo i molt bo, respectivament. En una mostra de 211 pacients oncologics avancats i fumadors el model multivariant de regressio logistica multiple va mostrar que l’edat 6 punts (addiccio severa a la nicotina) eren factors de risc de presentar dolor amb EVA > 6 (dolor sever). Castella. Objetivo: Realizar la traduccion y la validacion linguistica al catalan y al castellano de la “Quick Users Guide” de l’ Edmonton Classification System for Cancer Pain (ECS-CP). Metodologia: A partir de la traduccion del original y a traves de un proceso de retrotraduccion y de conciliacion linguistica se obtuvieron una version en catalan y otra en castellano. El estudio de legibilidad se realizo mediante el Indice de Legibilidad de Flesch-Szigriszt (IFSZ) y el Indice. Resultados: Para las dos versiones el resultado fue de un poco dificil y apto para una poblacion con nivel de escolarizacion de bachillerato. El estudio de fiabilidad mediante el coeficiente kappa promedio dio el resultado de 0,79 per a la version catalana y de 0,83 para la castellana, reflejando un grado de concordancia bueno y muy bueno, respectivamente. En una muestra de 211 pacientes oncologicos avanzados y fumadores el modelo multivariante de regresion logistica mostro que la edad 6 puntos (adiccion severa a la nicotina) eran factores de riesgo de presentar dolor con una EVA > 6 (dolor severo). Angles. Objectives: To translate and to validate the “Quick Users Guide” of Edmonton Classification System for Cancer Pain (ECS-CP) into Catalan and Spanish. Method: From the original translation and following a back-translation process and grammatical adaptation a version in both Catalan and Spanish languages was obtained. The readability study was carried out by using the Flesch-Szigriszt readability index and the Fernandez-Huertas Index. Results: For both versions the outcome was a bit difficult and according to a high school literacy level. The reliability analysis used the kappa coefficient with an score of 0,79 for the catalan version and 0,83 for the Spanish version, respectively. In a sample of 211 advanced cancer smokers patients the multivariate analysis showed that younger patients (age 6 points (severe nicotine addiction) were the most important risk factors to develop severe pain (VAS>6).
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 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».